لحل مشكلة انحراف اللون الشديد وانخفاض التباين في الصور الملتقطة تحت الماء الناتجة عن امتصاص الضوء وتشتته، يقترح هذا البحث طريقة تعزيز الصور تحت الماء تجمع بين شبكة دمج الميزات الخفيفة ونماذج تصحيح ألوان متعددة. أولاً، يتم استخدام شبكة دمج الميزات المبنية على هيكل مشفر وفك تشفير يستبدل طبقات الالتفاف بوحدات بناء مخصصة لتصحيح انحراف لون الصور تحت الماء. يقلل وحدة دمج الميزات المحسنة في الشبكة من تدمير الطبقات المتصلة بالكامل للبنية الفراغية للصورة، مما يحمي الميزات الفراغية ويقلل عدد المعلمات في الوحدة. في الوقت نفسه، يستخرج وحدة الانتباه المحسنة التفاصيل النسيجية للخارطة المميزة وتحمي المعلومات الخلفية عن طريق الحساب المتوازي للتجميع. ثم يتم استخدام وحدة تصحيح النماذج اللونية المتعددة بناءً على العلاقة بين البكسلات لإجراء التصحيح، مما يقلل من انحراف اللون بشكل أكبر، ويرفع التباين والسطوع. تظهر نتائج التجارب أنه مقارنة بأساليب تعزيز الصور الحديثة، في مجموعات بيانات الصور المرجعية، كانت متوسط مؤشرات التقييم NRMSE وPSNR وSSIM لطريقتنا أعلى بنسبة 9.3% و3.7% و2.3% على التوالي مقارنة بالمرتبة الثانية. في مجموعات بيانات الصور غير المرجعية، كانت متوسط مؤشرات التقييم UCIQE وIE وNIQE لطريقتنا أعلى بنسبة 6.0% و2.9% و4.5% على التوالي. من خلال الجمع بين الإدراك الذاتي والتقييم الموضوعي، يمكن لطريقتنا تصحيح انحراف لون الصور تحت الماء، وتحسين التباين والسطوع، ورفع جودة الصور.

معالجة الصور;الشبكات العصبية;آلية الانتباه;نماذج الألوان;هيكل التشفير وفك التشفير