基于灰度世界和门控聚合网络的水下图像增强

针对水下机器人在非限制环境中水下作业时,获取的水下图像存在整体色调偏蓝、偏绿、边缘细节较模糊及对比度较低等问题,提出一种基于灰度世界算法和端到端门控上下文聚合网络的水下图像增强算法。该算法通过图像R、G、B等3个通道分量调整的灰度世界算法,获取颜色校正后的水下图像;将校正后的水下图像输入到门控上下文聚合网络中,利用门控网络来融合图像中不同层次的特征,并引入平滑空洞技术和特征注意力模块,消除空洞卷积所出现的网格伪影现象,提高通道信息的灵活性,达到图像增强的效果。最后选取1 000幅参考图像,与6种经典增强算法进行主客观评价。结果表明,该算法在主观质量上提高了图像的对比度和清晰度,修正了水下图像的色偏;在客观评价指标上,测试集A中的峰值信噪比、结构相似性、信息熵和水下图像质量评估的平均值分别达到25.176 0 dB、0.950 9、8.057 9和0.618 2,测试集B的分别达到21.576 1 dB、0.933 1、8.119 4和0.591 4,评价结果都优于6种经典增强算法。