Ein wavelet-basiertes Dual-Stream-Netzwerk zur Verbesserung von Unterwasserbildern

Wir stellen ein wavelet-basiertes Dual-Stream-Netzwerk vor, das Farbverfälschungen und unscharfe Details in Unterwasserbildern behandelt. Wir gehen mit diesen Artefakten separat um, indem wir ein Eingangsbild mithilfe der diskreten Wavelet-Transformation in mehrere Frequenzbänder zerlegen, was das herabgesampelte Strukturbild und Detailbilder erzeugt. Diese Subbandbilder werden als Eingabe für unser Dual-Stream-Netzwerk verwendet, das zwei Subnetzwerke integriert: das Netzwerk zur Fusion von Mehrfarbenräumen und das Detailverbesserungsnetzwerk. Das Netzwerk zur Fusion von Mehrfarbenräumen nimmt das zerlegte Strukturbild als Eingabe und schätzt die farbkorrigierte Ausgabe, indem es die Merkmalsdarstellungen aus verschiedenen Farbräumen des Eingangs verwendet. Das Detailverbesserungsnetzwerk geht der Unschärfe des ursprünglichen Unterwasserbildes nach, indem es die Bilddetails aus Hochfrequenz-Subbändern verbessert. Wir validieren die vorgeschlagene Methode an realen und synthetischen Unterwasserdatensätzen und zeigen die Wirksamkeit unseres Modells bei der Farbkorrektur und der Beseitigung von Unschärfen bei geringer rechnerischer Komplexität.