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自然水體成像中湍流及懸浮顆粒等環(huán)境因素會(huì)造成水下采集的圖像存在扭曲失真、分辨率低、背景模糊等問(wèn)題，為了解決上述問(wèn)題并進(jìn)一步提高圖像重建和復(fù)原的質(zhì)量，提出了一種改進(jìn)的基于殘差網(wǎng)絡(luò)的圖像超分辨率重建方法，該方法將網(wǎng)絡(luò)中的殘差密集塊和自適應(yīng)機(jī)制進(jìn)行融合，有效解決深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中經(jīng)常遇到的梯度爆炸冋題，冋時(shí)能夠抑制無(wú)用信息的學(xué)習(xí)，充分利用重要特征信息。為了使網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)水下噪聲環(huán)境，通過(guò)自建水下系統(tǒng)對(duì)目標(biāo)板分別在清水中和渾濁微湍流水域中進(jìn)行采集并對(duì)其進(jìn)行圖像配對(duì)生成訓(xùn)練對(duì)，并在河流和海洋水域下采集圖像生成測(cè)試集。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在微湍流的海洋水域和河流水域中，較傳統(tǒng)的水下圖像處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，使用改進(jìn)的殘差網(wǎng)絡(luò)算法能夠很妤地對(duì)水下圖像進(jìn)行重建，重建圖像的邊緣信息得到了極大的保留，圖像的重建效果更好。
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