수중 이미지의 색상 왜곡, 대비 저하, 세부 디테일 흐림 등의 저하 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 색상 사전 지식 기반 안내 및 주의 메커니즘을 활용한 수중 이미지 향상 알고리즘을 제안한다. 베이지안 사후 특징 추출 모듈과 색상 사전 안내 주의 모듈을 설계하여 색상 사전 보정 이미지와 원본 이미지를 융합하고, 색상 사전 정보로 이미지 향상 과정을 안내함으로써 색상 복원에 대한 네트워크 학습 부담을 경감한다. 주요 영역의 특징 표현 능력을 향상시키기 위해 혼합 다중 스케일 주의 모듈을 구축하였다. 병목층에서 특징 중복을 제거하고 과적합을 억제하는 이축 분리 주의 모듈을 도입하여 세부 복원 효과를 더욱 향상시켰다. 실험 결과 본 알고리즘은 일반 데이터셋인 UIEB, UFO, EUVP에서 각각 24.33/0.9109, 28.40/0.8859, 29.00/0.8991의 PSNR/SSIM 지표를 얻어 기존 방법보다 우수함을 보였다; 또한 본 알고리즘으로 향상된 이미지의 UIQM 및 UCIQE 지표가 원본 대비 각각 평균 12.81%와 5.19% 향상되어 이미지 선명도, 구조 유사성 및 시각 효과 향상에 대한 효과를 검증하였다.

수중 이미지 향상; 색상 사전 안내; 주의 메커니즘