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基于多模态退化特征学习的水下图像增强
1
作者
熊庆博
陈磊
+1 位作者
梁晓莉
刘天须
《济南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第4期576-584,共9页
针对传统水下图像增强模型缺乏泛化性和灵活性的问题,本文中提出一种多模态退化图文对比(MD-CLIP)模型;通过对比学习训练MD-CLIP模型,MD-CLIP模型将水下低质量图像的图像特征及文本特征编码为多模态退化特征;使用交叉注意力机制和提示...
针对传统水下图像增强模型缺乏泛化性和灵活性的问题,本文中提出一种多模态退化图文对比(MD-CLIP)模型;通过对比学习训练MD-CLIP模型,MD-CLIP模型将水下低质量图像的图像特征及文本特征编码为多模态退化特征;使用交叉注意力机制和提示嵌入的方式将MD-CLIP模型所预测的多模态退化特征集成到水下图像增强模型中,调整模型的性能和泛化性,并用消融和对比实验验证多模态退化特征的有效性。结果表明:使用交叉注意力机制将MD-CLIP模型预测的多模态退化特征嵌入到水下图像增强模型中,模型的图像增强性能和泛化性能显著提高;MD-CLIP模型可作为一个通用的增强模块添加到其他的图像增强模型中。
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关键词
水下图像增强
多模态退化特征
对比学习
交叉注意力机制
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职称材料
题名
基于多模态退化特征学习的水下图像增强
1
作者
熊庆博
陈磊
梁晓莉
刘天须
机构
河南大学软件学院
河南省交通运输调度指挥中心
出处
《济南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第4期576-584,共9页
基金
国家自然科学基金项目(42201465)
河南省重点研发推广专项项目(232102211015,232102211025)。
文摘
针对传统水下图像增强模型缺乏泛化性和灵活性的问题,本文中提出一种多模态退化图文对比(MD-CLIP)模型;通过对比学习训练MD-CLIP模型,MD-CLIP模型将水下低质量图像的图像特征及文本特征编码为多模态退化特征;使用交叉注意力机制和提示嵌入的方式将MD-CLIP模型所预测的多模态退化特征集成到水下图像增强模型中,调整模型的性能和泛化性,并用消融和对比实验验证多模态退化特征的有效性。结果表明:使用交叉注意力机制将MD-CLIP模型预测的多模态退化特征嵌入到水下图像增强模型中,模型的图像增强性能和泛化性能显著提高;MD-CLIP模型可作为一个通用的增强模块添加到其他的图像增强模型中。
关键词
水下图像增强
多模态退化特征
对比学习
交叉注意力机制
Keywords
underwater image enhancement
multi-modal degradation feature
contrastive learning
cross-attention mechanism
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
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1
基于多模态退化特征学习的水下图像增强
熊庆博
陈磊
梁晓莉
刘天须
《济南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
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