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Red neuronal recurrente de triple vía doble basada en RGB para deshacer la neblina en imágenes submarinas

Autores: Alenezi, Fayadh

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Red neuronal recurrente de triple vía doble basada en RGB para deshacer la neblina en imágenes submarinas


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Potente
Submarino
Técnica de deshazado de imagen
Canales de color RGB
Características de imagen
Aprendizaje adaptativo

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 41

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En este documento, presentamos una técnica potente de desempañado de imágenes submarinas que explota dos características de la imagen: los canales de color RGB y las características de la imagen. Al utilizar los canales de color RGB, cada canal de color se descompone en dos unidades basadas en las similitudes a través del k-medias. Esto mejora notablemente la adaptabilidad e identificación de píxeles similares, reduciendo así los píxeles con una correlación débil, dejando solo los píxeles con una correlación más alta. Utilizamos una respuesta infinita al impulso (IIR) en la estructura de interacción triple-dual y paralela para suprimir los píxeles empañados mediante una comparación y amplificación de píxeles para aumentar la visibilidad incluso de características muy pequeñas. Esto mejora la percepción visual de la imagen final, mejorando así la utilidad y calidad general de la imagen. Finalmente, se utiliza una fusión ponderada por softmax para fusionar las características del canal de color de salida para obtener la imagen final. Esto preserva el color, dejando la salida del método propuesto muy fiel a la escena original. Esto se logra aprovechando el aprendizaje adaptativo basado en los niveles de confianza de la variación de la contribución de los píxeles en cada canal de color durante las fusiones posteriores. La técnica propuesta supera visual y objetivamente a los métodos existentes en varias pruebas rigurosas.

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