Для решения проблемы сильного искажения цвета и низкой контрастности подводных изображений, вызванных поглощением и рассеянием света, в данной работе предложен метод улучшения подводных изображений, сочетающий легковесную сеть слияния признаков и многомодельную цветовую коррекцию. Сначала используется сеть слияния признаков с структурой кодировщика-декодировщика, в которой сверточные слои заменены самосозданными блоками для коррекции цветового искажения подводных изображений. Улучшенный модуль слияния признаков в сети снижает разрушение пространственной структуры изображения полносвязными слоями, защищает пространственные признаки и уменьшает количество параметров модуля. В то же время улучшенный модуль внимания параллельно извлекает текстурные детали на карте признаков и защищает информацию фона. Затем используется модуль многомодельной цветовой коррекции, который на основе взаимосвязей между пикселями корректирует изображение, дополнительно уменьшая цветовой сдвиг и повышая контраст и яркость. Результаты экспериментов показывают, что по сравнению с последними методами усиления изображений, на наборах данных с эталонными изображениями средние значения показателей NRMSE, PSNR и SSIM нашего метода выше на 9.3%, 3.7% и 2.3% соответственно по сравнению со вторым местом. На наборах данных без эталонных изображений средние значения показателей UCIQE, IE и NIQE нашего метода выше на 6.0%, 2.9% и 4.5% соответственно. С учетом субъективного восприятия и объективной оценки, наш метод способен корректировать цветовой сдвиг подводных изображений, повышать контраст и яркость и улучшать качество изображений.

Обработка изображений;Нейронные сети;Механизм внимания;Цветовые модели;Структура кодировщика-декодировщика