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国内刊号：21-1137/TP
国际刊号：1002-0446
发布日期:
作者：李明桂, 周焕银, 龚利文
关键词：水下图像增强, 轴向深度卷积, 密集注意力, 多颜色空间损失函数
针对水下图像中由于光折射和吸收引起的色彩偏差、对比度降低和细节模糊等问题，提出了基于轻量级U形网络（DU2Net）的颜色空间优化水下图像增强方法。首先，基于一个包含11 739张实景水下图像的大规模数据集（DSUI），结合高质量参考图、语义分割图和介质传输图，优化了U型网络，并采用轴向深度卷积和密集注意力块以降低计算复杂度和减少参数数量，从而提升DU2Net处理速度和图像增强质量。其次，引入了一种结合RGB、LAB和LCH颜色空间的多颜色空间损失函数，旨在更贴合人眼视觉特性，进一步提升图像的颜色还原度和对比度。实验验证结果表明，DU2Net与当前先进的水下图像增强技术如UDCP、CRUHL等相比，在UIQM、UCIQE、CCF和AG等指标上分别提升了0.367、0.072、26.165和7.833，处理速度相较UDCP提升8倍。这些结果验证了所提方法在不同水下场景中的适用性和效果。
来源：2026年第1期
《机器人》期刊编辑部
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