典型文献
基于残差UNet的水下Mueller矩阵图像去散射算法
文献摘要：
针对高浑浊水体环境散射严重、目标成像不清晰和对比度低的问题,在传统UNet结构的基础上,结合偏振成像理论,提出了基于残差UNet(Mu-UNet)网络的水下Mueller矩阵图像去散射算法.该算法依据Mueller矩阵图像提供的目标强度信息和偏振信息,建立不同浑浊度水下多个目标物的图像数据集.在UNet基础上引入残差模块,利用构建的Mu-UNet网络提取目标底层信息,学习标签图像特征,重建出对比度高、细节信息更丰富的水下目标复原图像.对比实验结果表明,所提算法在峰值信噪比方面较原图提升了89.40％,结构相似度提升了82.37％.相比传统算法和UNet网络,所提算法得到的复原图像具有更明显的去散射效果,细节更精细,为水下偏振清晰成像探测提供了一种新思路.
文献关键词：
图像处理;水下散射;偏振成像;Mueller矩阵;残差UNet;目标探测
中图分类号：
作者姓名：
李晓欢;王霞;王丛赫;张鑫
作者机构：
北京理工大学光电学院光电成像技术与系统教育部重点实验室,北京100081
文献出处：
引用格式：
[1]李晓欢;王霞;王丛赫;张鑫-.基于残差UNet的水下Mueller矩阵图像去散射算法)[J].光学学报,2022(24):91-101
A类：
水下散射
B类：
UNet,Mueller,矩阵图,浊水,水体环境,对比度,偏振成像,目标强度,强度信息,偏振信息,浑浊度,图像数据集,残差模块,标底,学习标签,图像特征,细节信息,水下目标,复原,原图,峰值信噪比,比方,结构相似度,传统算法,成像探测,目标探测
AB值：
0.335903
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