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申请/专利权人：南开大学
摘要：本发明提供一种基于多模态任务驱动增强的水下显著物体检测方法，包括：通过泛化先验指导的卷积模块建立媒介透射分支，通过媒介透射分支对原始图像进行卷积，获得媒介透射图；通过四叉树算法计算原始图像的全局背景光，获得水下增强图；基于泛化暗通道先验算法计算原始图像中的环境光，获得介质传输图；对媒介透射图及介质传输图计算均方误差损失，通过均方误差损失指导媒介透射分支；将水下增强图与媒介透射图进行跨模态特征融合及多流特征提取，获得显著性图。本发明能够提高对水下特定环境的适应性，而且确保了增强水下图像直接适用于USOD任务，提高了检测的准确性和鲁棒性。
主权项：1.一种基于多模态任务驱动增强的水下显著物体检测方法，其特征在于，包括：S1：通过泛化先验指导的卷积模块建立媒介透射分支，通过所述媒介透射分支对原始图像进行卷积，获得媒介透射图；S2：通过四叉树算法计算所述原始图像的全局背景光，获得水下增强图；S3：基于泛化暗通道先验算法计算原始图像中的环境光，获得介质传输图；S4：对所述媒介透射图及所述介质传输图计算均方误差损失，通过所述均方误差损失指导所述媒介透射分支；S5：将所述水下增强图与媒介透射图进行跨模态特征融合及多流特征提取，获得显著性图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南开大学 一种基于多模态任务驱动增强的水下显著物体检测方法
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