【摘 要】
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对色差严重和边缘模糊的水下图像需进行复原。一般分两步:去散射和边缘增强。首先,提出一种用于水下图像去散射的多尺度迭代框架。利用卷积神经网络估计传输图,再用自适应双
【机 构】
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MOE Key Laboratory of Underwater Acoustic Communication and Marine Information Technology, Xiamen Un
【出 处】
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Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering
【基金项目】
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Project supported by the National Natural Science Foundation of China(Nos.61571377,61471308,and 61771412);the Fundamental Research Funds for the Central Universities,China(No.20720180068)
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对色差严重和边缘模糊的水下图像需进行复原。一般分两步:去散射和边缘增强。首先,提出一种用于水下图像去散射的多尺度迭代框架。利用卷积神经网络估计传输图,再用自适应双边滤波器改进传输图估计结果。由于无可用数据集训练网络,收集包含2000个水下图像的数据集以获得合成数据。其次,采用白平衡算法消除水下图像的色偏。最后将图像转换到特殊变换域,使用非下采样轮廓波变换对边缘去噪和增强。结果表明:该方法主、客观质量均明显优于现有方法。
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