تحسين الصور تحت الماء باستخدام دمج المهام المتعددة

تميل الصور تحت الماء إلى التشتت بسبب الجزيئات المعلقة في الماء، مما يؤدي إلى تشتت الضوء ومنع الرؤية وتقليل التباين. كما أن التحولات اللونية والتشوهات تحدث نتيجة لامتصاص الأطوال الموجية المختلفة للضوء في الماء. ستؤدي هذه السلسلة من المشكلات إلى تدني جودة الصورة تحت الماء بشكل كبير، مما يجعل بعض الأعمال البصرية المتقدمة غير قابلة للتنفيذ تحت الماء. لحل هذه المشكلات، يقترح هذا البحث طريقة لتحسين الصورة تحت الماء تعتمد على دمج المهام المتعددة، تُدعى MTF. بشكل محدد، نستخدم أولاً قيود خطية على الصورة المدخلة لتحقيق تصحيح اللون بناءً على فرضية العالم الرمادي. بعد ذلك، تُستخدم الصورة المصححة لتحقيق تعزيز الرؤية باستخدام خوارزمية معتمدة على مجموعة غامضة من النوع الثاني، بينما يتم تحسين تباين الصورة باستخدام دالة كثافة الاحتمال للتوزيع الطبيعي القياسي ودالة softplus. ومع ذلك، من أجل الحصول على نتائج نوعية أفضل، نقترح دمج المهام المتعددة، حيث نقوم بحل التشابه، ثم نحصل على أوزان دمج تضمن أفضل ميزات الصورة قدر الإمكان بناءً على التشابه المستخلص، وأخيراً نقوم بدمج الصورة مع الأوزان للحصول على الصورة الناتجة، ونجد أن دمج المهام المتعددة يمتلك قدرات ممتازة في تحسين واستعادة الصور، كما أنه ينتج نتائج visually pleasing. تظهر تقييمات نوعية وكمية شاملة أن طريقة MTF تحقق نتائج مثالية مقارنة بعشر خوارزميات لتحسين الصور تحت الماء على مجموعتين من البيانات. علاوة على ذلك، يمكن أن تحقق الطريقة نتائج أفضل في اختبارات التطبيق مثل الكشف عن الأهداف وكشف الحواف.