【摘 要】
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针对水下图像颜色失真、关键信息模糊和细节特征丢失的问题，提出一种基于SK注意力残差网络的水下图像增强方法。改进生成对抗网络中的生成器结构，引入残差模块，减少编码器和解码器之间的特征丢失，增强了图像细节和颜色。为了使网络能适应不同尺度的特征图提取图像关键信息，在残差模块后添加SK注意力机制；采用参数修正线性单元来提高网络的拟合能力。将本文方法分别在真实和合成的水下图像数据集中进行验证，采用传统方法和
【基金项目】
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国家自然科学基金（61302189）；
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针对水下图像颜色失真、关键信息模糊和细节特征丢失的问题，提出一种基于SK注意力残差网络的水下图像增强方法。改进生成对抗网络中的生成器结构，引入残差模块，减少编码器和解码器之间的特征丢失，增强了图像细节和颜色。为了使网络能适应不同尺度的特征图提取图像关键信息，在残差模块后添加SK注意力机制；采用参数修正线性单元来提高网络的拟合能力。将本文方法分别在真实和合成的水下图像数据集中进行验证，采用传统方法和深度学习的方法进行主客观评价。在主观效果分析中发现，本文方法增强后的图像颜色、关键信息和细节特征方面都有很大提升。在客观评价指标中发现，本文方法指标值均高于现有的水下图像增强算法，验证了该算法的有效性。
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