卷积神经网络用于水下图像浊度反演

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）在水下图像浊度反演中有广泛应用。CNNs特别适合处理图像数据，因为它们能够自动学习并提取图像中的特征，这对于识别和分类水下图像中的模糊或受噪声影响的区域非常有用。

在水下图像浊度反演任务中，CNNs通常通过以下几个步骤工作[^4]:

1. **输入层**：输入经过预处理的水下图像，这些图像可能包括去噪、增强对比度等预处理步骤以提高模型性能。

2. **卷积层**：通过一系列小窗口（滤波器）对图像进行滑动，提取局部特征，如边缘、纹理等。

3. **池化层**：减小特征图的空间尺寸，降低计算复杂性，同时保留重要的特征信息。

4. **全连接层**：将前面层级学到的特征映射到一个稠密空间，用于最终的浊度估计。

5. **输出层**：通常是回归层，通过一个或多个节点预测图像的浊度值。

实际应用中，可能还会结合循环神经网络（RNNs）来处理时间序列的数据，因为水下的光照变化和动态条件可能会影响图像质量。

参考文献[^4]:
> 使用深度学习技术进行水下图像浊度反演[^4]