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摘要
由于水下环境复杂多变，水流湍急、相机抖动、悬浮颗粒的遮挡以及光的吸收和传播等导致光学设备获取的水下视频出现运动模糊、颜色失真和对比度低等问题。针对这些问题提出一种改进BasicVSR的水下视频超分辨率算法以提高重构图像的细节信息，同时改善水下图像偏蓝和偏绿的现象。首先，利用卷积神经网络拟合水下图像退化模型中的参数，进而得到水下图像特征；其次，利用原始输入的低分辨率视频帧计算得到前后帧之间的光流值；最后，利用光流信息对特征图进行双向传播，最终得到重构之后的每一帧图像。实验结果表明，经文中算法处理后的水下图像更符合人眼视觉特征，并且图像质量评价指标上相比其他算法有显著提高，更好的满足水下视觉高级任务对水下视频质量的要求。
- 出版日期2023
- 单位沈阳理工大学
