물 속에서 빛의 전파로 인해 적색 빛의 감쇠가 심해져 수중 이미지에서 녹색 혹은 청색의 색편차가 발생합니다. 이러한 적색 빛 감쇠 현상에 대응하기 위해 개선된 조건부 생성적 적대 신경망 방법을 제안하여 수중 이미지를 향상하였습니다. 먼저 동적 임계값을 사용하여 원본 이미지의 초기 색상 보정을 수행하고, 이후 조건부 생성적 적대 신경망에서 인코더와 디코더 연결 부위에 링크 블록을 도입하여 수중 이미지와 정상 이미지 간의 매핑 관계를 학습하여 수중 이미지의 색상 복원을 수행합니다. 다음으로 쌍방향 필터링 알고리즘을 사용하여 이미지 노이즈를 제거하고 가시성을 향상시킵니다. 손실 함수에는 L1 및 L2 손실 결합을 도입하여 이미지 색상을 학습하고, 샘플 비율의 심한 불균형 문제를 해결하기 위해 포컬 손실을 추가하였습니다. 실험 결과 이 방법은 수중 이미지의 색상 왜곡과 흐림 현상을 모두 효과적으로 개선하여 우수한 시각적 효과를 얻었습니다.

수중 광학 이미지;이미지 향상;조건부 생성적 적대 신경망;잔차 신경망