基于生成对抗网络的深海图像增强算法

在复杂的深海环境中提高图像的质量和可视化效果对水下科学研究和工程应用具有重要意义。针对深海特殊环境导致深海数据集稀缺,以及深海图像存在的色彩失真、对比度低等问题本文构建了一个成对的深海图像数据集DSIEB,并在此基础上提出了一种结合DC注意力和MSDR多尺度密集残差的生成对抗网络DM-GAN算法。首先,在网络跳跃连接部分构建DC双重通道注意力机制,用于加强通道间联系,提取图像细节纹理特征。其次,在生成器结构中嵌入MSDR多尺度密集残差块,提高对局部信息的关注和特征重用能力。最后,重构新的损失函数,引入平滑保真度SF损失,从多个角度引导网络学习原始图像到目标图像的映射。通过在自建数据集DSIEB上进行实验验证,并与7种先进水下图像增强算法进行对比实验,实验结果表明本文所提算法具有更强的泛化能力,适应于多样性的深海图像。