文献类型：期刊文章

作　　者：晋玮佩[1] 郭继昌[1] 祁清[1,2]

Jin Weipei;Guo Jichang;Qi Qing(School of Electrical and Information Engineering,Tiamjin University,Tianjin 300072,China;Schoo of Physics and Electronic Information Engineering,Qinghai Nationalities University,Xining,Qinghai 810007,China)

机构地区：[1]天津大学电气自动化与信息工程学院,天津300072 [2]青海民族大学物理与电子信息工程学院,青海西宁810007

出　　处：《激光与光电子学进展》

基　　金：国家自然科学基金(61771334)。

年　　份：2020

卷　　号：57

期　　号：14

起止页码：25-36

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为提升不同颜色水下图像的增强效果,提出一种基于条件生成对抗网络的水下图像增强方法。该网络在生成模型中加入残差密集块中的残差模块,其密集级联和残差连接可以提取图像的特征信息,改善梯度消失现象;在目标函数中增加两种新的损失函数建立网络模型,使得增强后的图像与输入图像的内容和结构保持一致。实验结果表明,所提方法对不同颜色水下图像的增强效果优于现有算法,具有更好的视觉效果。

关 键 词：图像处理 水下图像 颜色退化  条件生成对抗网络  深度学习  

分 类 号：TP751.1]