基于CGAN的自适应密集特征融合水下图像增强算法.docx

"基于CGAN的自适应密集特征融合水下图像增强算法" 本文提出了一种基于条件生成对抗网络（Conditional GAN，CGAN）的自适应密集特征融合水下图像增强算法，以解决水下图像增强问题。该算法基于CGAN，使用U-Net结构作为生成器，并引入了自适应密集特征融合（ADFF）模块来解决不同级别特征的融合问题。ADFF模块可以自适应地融合不同级别的特征，并赋予重要特征更多的权重，从而解决不同级别特征的不一致性问题。 CGAN是GAN的一种改进形式，通过将条件信息纳入GAN来指引GAN的生成方向。CGAN的总目标函数定义为： minGmaxDLcGAN(G,D)=EI,J[logD(I,J)]+EI[log(1−D(I,G(I)))] 该算法的优点是可以自适应地融合不同级别的特征，并且可以学习到真实数据的分布。同时，使用WGAN-GP损失和L1、L2损失的组合损失来促使网络更好地捕获图像中的低频和高频信息。 水下图像增强的重要性在于水下机器人的应用不断扩展，水下图像的获取和处理变得越来越重要。但是，水下图像的质量受到光在水中传播的衰减和吸收的影响，从而限制了它们在视觉任务中的适用性。因此，开发有效的解决方案来提高水下图像的可见度、对比度和色彩属性是非常有必要的。 本文的贡献在于提出了一种基于CGAN的自适应密集特征融合水下图像增强算法，解决了水下图像增强问题中的挑战，并提供了一种高效的解决方案来提高水下图像的质量。 知识点： 1. 水下图像增强的重要性：水下图像的获取和处理变得越来越重要，水下机器人的应用不断扩展。 2. 水下成像模型：水下成像模型可以逆求解以获得复原水下图像，但是这个反问题是不适定的。 3. 基于深度学习的水下图像增强算法：卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）在视觉任务中的应用广泛，许多基于深度学习的水下图像增强算法被提出。 4. CGAN原理：CGAN是GAN的一种改进形式，通过将条件信息纳入GAN来指引GAN的生成方向。 5. 自适应密集特征融合（ADFF）模块：ADFF模块可以自适应地融合不同级别的特征，并赋予重要特征更多的权重，从而解决不同级别特征的不一致性问题。 6. WGAN-GP损失和L1、L2损失的组合损失：使用WGAN-GP损失和L1、L2损失的组合损失来促使网络更好地捕获图像中的低频和高频信息。