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双注意力门融合网络的水下图像增强方法
文献摘要：
针对水下图像存在的对比度下降、细节丢失、颜色失真、全局色彩偏移等问题,提出了一种双注意力门融合网络的水下图像增强方法.该方法采用加入了空间注意力机制的U型网络处理输入图像来生成去除噪声且突出特征细节的置信度图,并利用加入了通道注意力机制的卷积神经网络优化图像特征得到有效纠正了色彩偏移的特征图;最后将置信度图与特征图融合实现图像增强.在合成数据集和真实水下图像数据集上的实验结果表明:与现有方法相比,该方法取得了更优的水下图像增强效果且具有更好的泛化能力.
文献关键词：
水下图像增强;门融合网络;注意力机制;U型网络
中图分类号：
作者姓名：
刘毅;田生伟
作者机构：
新疆大学 软件学院,新疆 乌鲁木齐 830091;新疆大学 软件工程技术重点实验室,新疆 乌鲁木齐 830000
文献出处：
引用格式：
[1]刘毅;田生伟-.双注意力门融合网络的水下图像增强方法)[J].新疆大学学报（自然科学版）（中英文）,2022(06):696-706
A类：
门融合网络
B类：
双注意力,注意力门,水下图像增强,增强方法,对比度,颜色失真,色彩偏移,空间注意力机制,来生,除噪声,突出特征,置信度图,通道注意力机制,神经网络优化,图像特征,征得,特征图,图融合,合成数据集,图像数据集,增强效果,泛化能力
AB值：
0.254107
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