水中画像における色の歪み、コントラスト低下、詳細ぼやけなどの劣化問題を解決するために、本論文では色の先験知識に基づく誘導と注意機構を用いた水中画像強調アルゴリズムを提案する。ベイズ事後特徴抽出モジュールと色の先験誘導注意モジュールを設計し、色の先験による補正画像と原画像を融合し、色の先験情報で画像強調プロセスを導くことで、ネットワーク訓練中の色復元負荷を軽減した。重要領域の特徴表現能力を強化する混合マルチスケール注意モジュールを構築した。ボトルネック層で特徴冗長性を除去し過学習を抑制する双軸デカップル注意モジュールを導入し、細部回復効果をさらに向上させた。実験結果は、提案アルゴリズムが一般的なデータセットUIEB、UFO、EUVPでそれぞれ24.33/0.9109、28.40/0.8859、29.00/0.8991のPSNR/SSIM指標を達成し、既存手法を上回ったことを示している。また、本アルゴリズムで強調した画像のUIQMおよびUCIQE指標は原画像と比較して平均12.81％および5.19％向上し、画像の鮮明さ、構造類似性、視覚効果の向上における効果を検証した。

水中画像強調; 色の先験誘導; 注意機構