多空间特征融合和基于的度量用于水下图像质量评估
Baozhen Du1, Hongwei Ying2, Jiahao Zhang3
1School of Artificial Intelligence, Ningbo Polytechnic, Ningbo 315800, China.
Entropy (Basel, Switzerland)
|February 26, 2025
概括
一种名为多空间特征融合和基于度的水下图像质量评估 (MFEM-UIQA) 的新方法精确地评估了水下图像质量. 这种方法有效地解决了诸如颜色变化和海洋遥感图像清晰度下降等常见问题.
科学领域:
- 海洋遥感 海洋遥感
- 图像处理 图像处理
- 海洋探索 海洋探索
背景情况:
- 水下图像对于海洋探索至关重要,但其质量下降.
- 问题包括颜色变化,细节损失和清晰度降低.
- 准确和高效的水下图像质量评估至关重要.
研究的目的:
- 为水下图像质量评估 (MFEM-UIQA) 提出无参考多空间特征融合和基于的指标.
- 开发一种有效地解决常见的水下图像扭曲问题的方法.
- 提高水下图像质量评估的精度和效率.
主要方法:
- 从色差空间提取特征,包括色差差异图和基于的相互信息.
- 从发光空间中提取特征,结合对比度和发光均性的马校正.
- 对于子带分解和基于的相互信息捕获,应用对数直线的加博选.
- 集成噪声,多通道分散和可见性特征,以提供全面的感知表现.
主要成果:
- 拟议的MFEM-UIQA方法与现有的最先进的技术相比,显示出更高的性能.
- 实验结果验证了多空间特征融合和基于的指标的有效性.
- 该方法成功地解决了色彩变化,细节损失和水下图像清晰度降低的问题.
结论:
- MFEM-UIQA方法为评估水下图像质量提供了精确有效的解决方案.
- 多空间特征和基于的指标的融合提高了评估的稳定性.
- 这项工作通过更好的水下图像分析,有助于改善海洋探索.


