A propagação da luz na água causa uma atenuação significativa da luz vermelha, resultando em aberrações de cor com tonalidades verdes ou azuis nas imagens subaquáticas. Para essa atenuação da luz vermelha, foi proposta uma metodologia aprimorada baseada em rede generativa adversarial condicional para o aprimoramento de imagens subaquáticas. Inicialmente, utiliza-se um limiar dinâmico para correção preliminar das cores da imagem original, seguido pela introdução de um bloco de ligação na conexão entre codificador e decodificador na rede generativa adversarial condicional para aprender a relação de mapeamento entre imagens subaquáticas e imagens normais, a fim de restaurar as cores das imagens subaquáticas. Posteriormente, um algoritmo de filtragem bilateral é aplicado para remoção de ruído e melhoria da visibilidade da imagem. A função de perda incorpora a combinação das perdas L1 e L2 para o aprendizado das cores da imagem, juntamente com a adição da perda focal para solucionar o problema do alto desequilíbrio na proporção das amostras. Os resultados experimentais indicam que este método apresenta bons efeitos de aprimoramento tanto na distorção das cores quanto no desfoque das imagens subaquáticas, alcançando um bom efeito visual.

imagens ópticas subaquáticas; aprimoramento de imagens; rede generativa adversarial condicional; rede residual