典型文献
特征融合生成对抗网络的水下图像增强
文献摘要：
针对水下图像对比度低和颜色失真等问题,提出一种特征融合生成对抗网络的水下图像增强算法.首先,对水下退化图像进行颜色校正,并以卷积神经网络提取颜色校正后图像的特征;其次,以基于U-Net的特征提取网络提取水下退化图像特征,并将其与颜色校正图像的特征融合;最后,通过卷积神经网络完成融合特征到增强图像的重构.在Underwater-ImageNet数据集上与其他算法相比,水下图像评价指标(underwater image quality measure,UIQE)提高0.308,自然图像评价指标(natural image quality evaluator,NIQE)降低0.638,增强后的水下图像对比度和清晰度提升并且颜色更真实.
文献关键词：
水下图像增强;特征融合;生成对抗网络;U-Net
中图分类号：
作者姓名：
范新南;杨鑫;史朋飞;韩松;辛元雪
作者机构：
河海大学信息学部物联网工程学院 常州 213022
文献出处：
引用格式：
[1]范新南;杨鑫;史朋飞;韩松;辛元雪-.特征融合生成对抗网络的水下图像增强)[J].计算机辅助设计与图形学学报,2022(02):264-272
A类：
UIQE,evaluator
B类：
特征融合,生成对抗网络,水下图像增强,对比度,颜色失真,图像增强算法,退化图像,颜色校正,后图,特征提取网络,取水,图像特征,融合特征,征到,增强图像,Underwater,ImageNet,图像评价,underwater,image,quality,measure,natural,NIQE,清晰度
AB值：
0.284108
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