智能优化：水下图像去雾与色彩校正关键技术

本文档探讨了"水下图像去雾与色彩校正的优化方法"，在国际会议ICICCR-2020上发表。水下图像处理在推动可持续发展方面发挥着关键作用，然而，由于悬浮颗粒引起的反向散射和吸收效应，这些图像往往会面临色彩损失、模糊不清和雾化问题。这些问题导致图像质量下降，影响特征提取、可视性和边缘对比度，特别是对于实时应用而言。 传统技术往往难以应对这种复杂环境下的噪声、非均匀照明以及颜色失真。为了提升水下图像的视觉效果和实际应用性能，作者Sukh Sehaj Singh, Rohit Sachdeva, 和 Amitoj Singh提出了一种优化的方法。该方法着重于通过人工智能技术，如深度学习或机器学习算法，设计出能够动态适应感知到的环境变化的图像处理算法。 该优化策略旨在消除图像中的雾状效果（去雾），即通过算法分析和估计光线传输过程中的散射和吸收，以恢复清晰度。同时，它也关注色彩校正，确保不同颜色的波长变化不会导致明显的失真，从而提高图像的真实感和对比度。为了实现高效性和功能多样性，算法需具备在各种光照条件下工作的能力，包括照明不均匀的情况，以增强在真实世界海洋环境中图像的视觉表现。 本文的研究不仅关注理论模型的设计，还可能涉及实际实验验证，通过大量水下图像数据集进行训练和测试，以评估算法在去除雾气和色彩校正方面的效果。最终目标是开发出一种通用的、鲁棒性强、能够在不同噪声级别和光照条件下运行的解决方案，以支持诸如海洋生物识别、海底地形测绘等领域的应用，从而促进可持续海洋资源管理。