基于注意力机制与特征重建的水下图像增强OA北大核心CSTPCD
Underwater Image Enhancement Based on Attention Mechanism and Feature Reconstruction
针对现有水下图像增强方法缺少对图像中关键目标物体的关注,对图像边缘细节信息的增强效果不佳等问题,提出一种基于注意力机制与特征重建的水下图像增强方法.首先,残差模块联合CBAM(Convolutional Block Attention Module)模块构建超像素图像增强模型,提升水下图像整体质量的同时改善图像中目标物体的清晰度和可视性;然后,设计一种边缘差分模块,使模型关注图像的高频信息,增强图像中目标物体的边缘细节;最后,构建多粒度特征重建模…查看全部>>
To address the issues of existing underwater image enhancement methods,which lack focus on critical target objects in images and exhibit poor enhancement effects on edge detail information,in this study,an underwater image enhancement approach is proposed based on an attention mechanism and feature reconstruction.First,a superpixel image enhancement model is constructed by integrating the residual module with the Convolutional Block Attention Module(CBAM),wh…查看全部>>
王燕;张金峰;王丽康;范向辉
兰州理工大学 计算机与通信学院,甘肃 兰州 730050兰州理工大学 计算机与通信学院,甘肃 兰州 730050兰州理工大学 计算机与通信学院,甘肃 兰州 730050兰州理工大学 计算机与通信学院,甘肃 兰州 730050
计算机与自动化
水下图像增强超像素图像注意力机制边缘差分多粒度特征重建
underwater image enhancementsuper-pixel imageattention mechanismedge differencemulti-granularity feature reconstruction
《红外技术》 2024 (9)
1006-1014,9
国家自然科学基金(61863025).
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