水下图像增强方法、存储介质及计算机程序产品技术

本申请公开了一种水下图像增强方法、存储介质及计算机程序产品，涉及水下图像增强技术领域，公开了水下图像增强方法，包括：获取水下采集到的待增强图像；利用预先训练的水下图像增强模型处理所述待增强图像，得到增强后的图像数据；其中，所述水下图像增强模型基于对比学习约束的生成式对抗网络并结合知识蒸馏模型训练得到。本申请利用预先训练的水下图像增强模型处理待增强图像，得到增强后的图像数据；由于本水下图像增强模型是基于对比学习约束的生成式对抗网络并结合知识蒸馏模型训练得到，该水下图像增强模型既能在训练过程中自动学习增强后的水下图像特征，无需手动调参；还利用知识蒸馏减少模型参数量，降低了对部署终端的计算资源要求。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及水下图像增强，尤其涉及水下图像增强方法、存储介质及计算机程序产品。

技术介绍

1、相对于在空气中拍摄，由于光在水介质中的吸收和散射，水下摄像头拍摄的图像和视频会有严重的质量下降。为了水下图像质量下降的问题，需要提取水下场景有价值的信息来校正颜色，来提高清晰度，以及解决图像模糊和背景散射的问题，图像增强算法因此被提出。

2、目前，水下图像增强算法分为基于传统数字图像处理方法和基于深度学习的方法。其中传统数字图像处理的方法也可以细分为基于图像成像模型(image formationmodel,ifm)和不基于ifm的算法。例如，基于ifm的增强方法有暗通道先验(dark channelprior,dcp)、水下暗通道先验(underwater dark channel prior,udcp)，红色通道先验(red channel prior,rcp)，模糊先验(blurriness prior,bp)最大强度先验(maximumintensity prior,mip)水下光衰减先验(underwater light attenuation本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种水下图像增强方法，其特征在于，所述水下图像增强方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取水下采集到的待增强图像的步骤包括：

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预先训练的水下图像增强模型处理所述待增强图像，得到增强后的图像数据的步骤之前，还包括：

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述待增强图像，利用生成器生成第二增强图像的步骤之前，还包括：

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用判别器判别所述第二增强图像和所述第一增强图像，得到判别损失，基于所述判别损失更新所述生成器的参数的步...

【技术特征摘要】

1.一种水下图像增强方法，其特征在于，所述水下图像增强方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取水下采集到的待增强图像的步骤包括：

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预先训练的水下图像增强模型处理所述待增强图像，得到增强后的图像数据的步骤之前，还包括：

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述待增强图像，利用生成器生成第二增强图像的步骤之前，还包括：

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用判别器判别所述第二增强图像和所述第一增强图像，得到判别损失，基于所述判别损失更新所述生成器的参数的步骤包括：

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述待增强图像和所述第二增强图像进行切片，得到待增强图像切片和第二增强图像切片，利用所述生成器学习所述待增强图像切片和所述第二增强图...

【专利技术属性】
技术研发人员：何琛，杨仁友，郑凯健，秦浩，叶威，
申请(专利权)人：南方海洋科学与工程广东省实验室湛江，
类型：发明
国别省市：