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| 稿件标题： | 多尺度语义特征水下图像增强研究 |
| 稿件作者： | 郭强，孟祥众 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2022.11.013 |
| 科学编辑： | 丁辉 博士(首都师范大学副教授) |
| 栏目名称： | 低质量图像修复与图像质量评估专栏 |
| 关键词： | 多尺度语义特征模块；高斯金字塔损失函数；注意力机制；水下图像增强；武器测试系统 |
| 文章摘要： | 针对水下武器图像对比度低，细节模糊等问题，提出多尺度语义特征水下图像增强算法。该算法将编码解码结构作为主框架结合多尺度语义特征模块使不同尺度信息融合，提升网络对语义信息的感知能力；同时，将注意力机制引入多尺度融合模块与生成模块中，加强网络提取不同像素特征的能力；此外，构造高斯金字塔函数，结合全局相似性、WGAN、VGG19色彩感知损失函数增强图像。实验结果表明，该算法相比较UDCP、fusion、UWCNN、UGAN算法在水下图像颜色质量评价与峰值信噪比整体上平均提升0.071 9与17.019 8；自然图像评价整体上下降0.013 5。 |
| 稿件基金： | 陕西省自然科学基础研究计划资助项目 (2022JM318);瞬态冲击技术重点实验室基金项目（6142606203209） |
| 引用本文格式： | 郭强，孟祥众.多尺度语义特征水下图像增强研究［J］.兵器装备工程学报，2022，43(11)：95-102. GUO Qiang, MENG Xiangzhong.Research on underwater image enhancement using multiscale semantic feature［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2022，43(11)：95-102. |
| 出版时间： | 2022年11月 |
| 上线时间： | 2022年11月28日 |
| 浏览次数： | 3028 |
| 下载次数： | 69 |
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