双注意力门融合网络的水下图像增强方法

针对水下图像存在的对比度下降、细节丢失、颜色失真、全局色彩偏移等问题,提出了一种双注意力门融合网络的水下图像增强方法.该方法采用加入了空间注意力机制的U型网络处理输入图像来生成去除噪声且突出特征细节的置信度图,并利用加入了通道注意力机制的卷积神经网络优化图像特征得到有效纠正了色彩偏移的特征图;最后将置信度图与特征图融合实现图像增强.在合成数据集和真实水下图像数据集上的实验结果表明:与现有方法相比,该方法取得了更优的水下图像增强效果且具有更好的泛化能力.