MCRNet: تعزيز الصور تحت الماء باستخدام شبكة متبقية متعددة الألوان

يؤدي التوهين الانتقائي وتشتت الضوء في البيئات تحت الماء إلى تشويه الألوان وتقليل التباين في الصور تحت الماء، مما يمكن أن يعيق الطلب المتزايد على عمليات الروبوتات تحت الماء. لمعالجة هذه القضايا، نقترح شبكة متبقية متعددة الألوان (MCRNet) لتجميل الصور تحت الماء. يستفيد منهجنا من الميزات الفريدة لتمثيل الألوان في فضاءات الألوان RGB و HSV و Lab. من خلال الاستفادة من تمثيلات الميزات المختلفة للصور في فضاءات الألوان المختلفة، يمكننا تسليط الضوء ودمج الميزات الأكثر معلوماتية من فضاءات الألوان الثلاثة. يعتمد نهجنا على آلية انتباه ذاتي في وحدة دمج ميزات الفضاء متعدد الألوان. تظهر التجارب الواسعة أن طريقتنا تحقق نتائج مرضية في تصحيح الألوان وتحسين التباين في الصور تحت الماء، خاصة في المشاهد المتدهورة بشدة. وبناءً على ذلك، تتفوق طريقتنا على الأساليب الحديثة في كل من المقارنة البصرية الذاتية وقياسات التقييم الموضوعية.