【摘 要】
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由于水体对光的吸收和散射等影响,水下光电图像具有低信噪比、低对比度的特点,导致目标难以识别,这限制了水下光电成像装备的实际应用和发展。为提高目标的探测精度和识别率,
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由于水体对光的吸收和散射等影响,水下光电图像具有低信噪比、低对比度的特点,导致目标难以识别,这限制了水下光电成像装备的实际应用和发展。为提高目标的探测精度和识别率,本文提出一种包含一维并行卷积和子像素卷积的深度卷积神经网络,利用该卷积神经网络从水下光电图像训练集中学习优化图像质量的参数,实现去噪和对比度增强。实验结果表明,相比于经典去噪方法和对比度增强方法联合处理的结果,本文方法得到的峰值信噪比(Peak signal to noise ratio,PSNR)平均提高2.93dB,均方根对比度(Root mean square contrast,RMSC)平均提高14.41,能够在去噪、对比度增强和亮度提升等方面进行有效的权衡,获得适合人眼视觉感受的图像,且处理单幅图像的平均速度是经典方法的9.46倍。最后用测试集对网络进行测试,网络在一定范围内均能够较好优化图像质量,具有一定的泛化特性。
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