基于融合逆透射率图的水下图像增强算法

针对水下图像质量退化严重的问题，提出一种端到端的基于融合逆透射率图的水下图像增强算法.将原始RGB图像和基于传统方法得到的逆透射率图分别输入到双流卷积神经网络的2个编码器中；通过跨模态特征融合模块使得2种图像信息充分融合互补，让网络更好地学习到水下光学成像的特点；通过特征增强模块，增强特征的表达能力；通过残差解码模块连接解码器和编码器，以补充和丰富RGB特征.通过逆透射率图的水下图像增强算法以及跨模态跨尺度的信息融合，由粗到细地进行逐级处理，最终输出增强后的RGB图像.实验结果表明，所提算法能够有效地提升水下图像视觉质量.综合主观评价和客观评价，所提算法优于所对比的白平衡WB、直方图均衡化HE、Water-Net、UGAN、UWCNN、Ucolor 6种算法.