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申请/专利权人：江苏海洋大学;连云港鲸鸣信息科技有限公司
摘要：随着对海洋探索的不断深入，水下图像增强与恢复技术备受关注。针对水下图像对比度低，噪声大和色彩偏差等问题，本发明提出一种基于改进SwinTransformer的生成对抗网络水下图像增强模型SwinGAN。在输入生成器前对水下图像进行双三次插值预处理，在瓶颈层将输入的特征图分割成多个不重叠的局部窗口，再使用双路窗口多头自注意力机制，在加强捕获全局信息和距离依赖关系的同时，增强局部注意力。最后，在解码器经过多个窗口重新组合成原始尺寸的特征图，对抗网络中的判别网络采用改进马尔科夫判别器。使用Charbonnier损失函数，边缘损失函数，对抗损失函数和MS‑SSIM+L1损失函数提升图像结构和视觉质量。本发明在改善水下图像的色彩偏差和模糊问题取得显著效果。
主权项：1.一种基于改进SwinTransformer的生成对抗网络水下图像增强模型，其特征在于，所述方法包括：首先对水下图像进行双三次插值预处理，统一不同来源图像的尺寸。通过，生成网络部分遵循编码器-瓶颈层-解码器的结构设计，在瓶颈层将输入的特征图分割成多个不重叠的局部窗口，再使用双路窗口多头自注意力机制，在加强捕获全局信息和距离依赖关系的同时，增强局部注意力。最后，在解码器经过多个窗口重新组合成原始尺寸的特征图，对抗网络中的判别网络采用改进马尔科夫判别器。复合损失函数使用Charbonnier损失函数，边缘损失函数，对抗损失函数和MS-SSIM+L1损失函数提升图像结构和视觉质量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏海洋大学 连云港鲸鸣信息科技有限公司 一种基于改进Swin Transformer的生成对抗网络水下图像增强模型
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