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申请/专利权人：陕西科技大学

摘要：本发明提供了一种水下退化图像复原方法、系统、计算机设备及存储介质，属于图像处理技术领域。本发明方法对条件扩散模型的反向扩散过程进行改进，改进的内容包括：a基于MCSAM网络构建TransformerBlock模型，并基于TransformerBlock模型构建编码和解码U‑Net网络模型，以得到复原后的水下退化图像的色相信息、饱和度信息和亮度信息；b基于多尺度Retinex模型构建GMSRBC模型，以得到复原后的水下退化图像的亮度信息。本发明方法还将改进的内容a得到的复原后的水下退化图像的亮度信息与改进的内容b得到的复原后的水下退化图像的亮度信息进行融合。与现有技术相比，本发明有效地解决了现有技术中对水下退化图像偏色矫正不到位、亮度提升不足和对比度、清晰度不高的问题。

主权项：1.一种水下退化图像复原方法，其特征在于，该水下退化图像复原方法包括以下步骤：1对获取的原始水下退化图像进行预处理；2构建条件扩散模型，对条件扩散模型的反向扩散过程进行改进，改进的内容包括：a基于MCSAM网络构建TransformerBlock模型，并基于TransformerBlock模型构建编码和解码U-Net网络模型，以得到复原后的水下退化图像的色相信息、饱和度信息和亮度信息，所述MCSAM网络的通道空间注意力采用多头并行处理机制提取通道注意力，并对多头并行处理机制下提取到的通道注意力计算平均值，所述多头并行处理机制用于从不同的角度学习输入数据特征，以使得每个注意力头均能够关注到输入数据不同的信息子空间；b基于多尺度Retinex模型构建GMSRBC模型，所述多尺度Retinex模型用于对原始水下退化图像亮度进行增强，所述GMSRBC模型用于利用原始水下退化图像亮度的最大值和原始水下退化图像亮度的最小值，调整通过所述多尺度Retinex模型增强后的水下退化图像亮度，以得到复原后的水下退化图像的亮度信息；3将步骤2中改进的内容a得到的复原后的水下退化图像的亮度信息与步骤2中改进的内容b得到的复原后的水下退化图像的亮度信息进行融合；4将步骤3中步骤2中改进的内容a得到的复原后的水下退化图像的亮度信息与步骤2中改进的内容b得到的复原后的水下退化图像的亮度信息融合之后的亮度信息与步骤2中改进的内容a得到的复原后的水下退化图像的色相信息和饱和度信息进行组合，生成新的HSL颜色模型，将新的HSL颜色模型转换为RGB颜色模型，得到最终复原后的水下退化图像。

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百度查询： 陕西科技大学 水下退化图像复原方法、系统、计算机设备及存储介质