申请/专利权人：大连海事大学

申请日：2023-12-08

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117745610A

主分类号：G06T5/90

分类号：G06T5/90;G06N3/0464;G06N3/08;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/048

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明提供了一种基于多方向卷积注意机制的水下图像增强方法，包括以下步骤：对于输入图像使用特征提取模块进行初步特征，然后输入到编码器中，其中包括使用下采样操作、多方向卷积注意机制提取大感受野的特征，多方向卷积注意机制结合四个方向的特征进行增强。重复上述操作四次，获取不同尺寸的特征信息。针对最小尺寸特征使用多方向卷积注意机制进行特征增强，输入到解码器中进行特征恢复。其中编码器包括使用上采样操作恢复特征尺寸，结合编码器中对应尺度的特征进行特征恢复，重复上述操作四次。最后使用平滑L1损失函数、感知损失函数和多尺度结构相似性损失函数对于网络进行引导，有效增强水下图像。

主权项：1.一种基于多方向卷积注意机制的水下图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤01：获取原始水下图像I，使用特征提取模块获取特征F1；所述特征提取模块包含卷积；步骤02：对所述特征F1进行下采样获取特征D2，根据所述特征D2使用多方向卷积注意力机制增强获取特征F2；所述多方向卷积注意力机制包含多方向卷积和双重注意力机制；步骤03：重复所述步骤02三次，分别获取中层编码器特征F3、高层编码器特征F4、最高层编码器特征F5；步骤04：对所述最高层编码器特征F5进行上采样获取特征U5，根据所述特征U5使用多方向卷积注意力机制增强获取特征E5；步骤05：对所述特征E5进行上采样获取特征U4，根据所述特征U4结合特征F4通过通道融合策略获取特征C4，根据所述融合特征C4使用多方向卷积注意力机制增强获取特征E4；步骤06：重复所述步骤05两次，分别获取中层解码器特征E3、浅层解码器特征E2；步骤07：对所述浅层解码器特征E2进行上采样获取特征U1，根据所述特征U1结合特征F1通过通道融合策略获取特征C1，根据所述融合特征C1使用特征恢复模块获取增强图像E，其中所述特征恢复模块包含多方向卷积注意力机制和卷积操作；步骤08：使用平滑L1损失函数、感知损失函数和多尺度结构相似性损失函数对于网络进行引导。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 大连海事大学 一种基于多方向卷积注意机制的水下图像增强方法

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