既存の深層学習ベースのアルゴリズムは、エンコード・デコード方式を用いて高次元特徴において水中画像を強化していますが、水中画像のチャネル間の異なる劣化特性を考慮しておらず、強化効果が一般的に良くありません。この問題に対応するために、ピクセルレベルの水平チャネル適応型水中画像強化アルゴリズムを提案し、水中画像のピクセルレベルでR、G、Bの3チャネルを強化します。このアルゴリズムは4段階に分かれ、4段階を通じてチャネルごとの特徴抽出により強化処理全体を完了します。まず、強化ネットワークの局所的および全体的なセマンティクスを介してチャネルの減衰を最適化し、文脈の色チャネルを修復します。次に、注意メカニズムにより空間およびチャネル特徴を集約し、無関係な色の位置ジャンプ情報を抑制します。その後、注意メカニズムの最適化を通じて適応的特徴を調整します。最後に、アルゴリズムの色かぶり補正能力を向上させるために色かぶり補正モジュールを提案し、第四段階で色かぶり調整モジュールを使用して画像の色かぶり問題をさらに調整します。UIEBデータセットおよびEUVPデータセットにおいて他のアルゴリズムと比較し、本アルゴリズムはPSNR指標を14.35％、SSIMを5.8％、UIQMを3.2％、UCIQEを13.7％向上させ、主観的な効果も最良でした。

水中画像強化;チャネル強化;ピクセルレベル強化;深層学習