【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体来说，涉及一种基于对抗生网络与扩散模型的水下图像增强方法及装置。
技术介绍
1、近几年来，海洋对于发展的意义愈发重大，各国对海洋的开发也越来越重视。海洋工程和海洋研究都越来越依赖于自主水下航行器(auv)和遥控航行器(rov)捕获的水下图像。然而，由于水下环境复杂，能见度低，即使配备了昂贵的图像采集设备，其所获取的图像也会出现严重的色差和图像模糊。因此，有必要研发应用于水下图像的处理技术来提高水下图像的可见性、对比度和色彩特性。
2、目前，水下图像增强主要分为三类：基于物理模型的方法、基于非物理模型的方法和深度学习方法。基于物理模型的这一类方法针对水下图像退化过程构建对应的数学模型，计算对应的模型参数并通过反演模型来得到理想状态下，未退化的图像。基于模型的方法依赖于先验知识和对环境条件的各种假设。建立在先验知识基础上的数学模型是复杂的，模型参数估计所需的方法计算量很大。基于非物理模型的图像增强方法不需要过多考虑水下成型的模型和规律，通过调整图像的像素选择性的增加或删除一些信息更改其像素值，来获得改...
【技术保护点】
1.一种基于对抗生网络与扩散模型的水下图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于对抗生网络与扩散模型的水下图像增强方法，其特征在于，所述风格转换模块的总损失根据以下计算获取：
3.根据权利要求2所述的一种基于对抗生网络与扩散模型的水下图像增强方法，其特征在于，所述第一对抗损失和第二对抗损失根据以下计算获取：
4.根据权利要求2所述的一种基于对抗生网络与扩散模型的水下图像增强方法，其特征在于，所述循环感知损失根据以下计算获取：
5.根据权利要求1所述的一种基于对抗生网络与扩散模型的水下图像增...
【技术特征摘要】
1.一种基于对抗生网络与扩散模型的水下图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于对抗生网络与扩散模型的水下图像增强方法，其特征在于，所述风格转换模块的总损失根据以下计算获取：
3.根据权利要求2所述的一种基于对抗生网络与扩散模型的水下图像增强方法，其特征在于，所述第一对抗损失和第二对抗损失根据以下计算获取：
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