基于深度学习的水下图像增强方法，运用UWCNN与WaterNet网络

简介：
本研究提出了一种基于深度学习的水下图像增强技术，采用UWCNN和WaterNet模型，有效改善了水下成像中的退化问题，提升了图像清晰度。 深度学习（DL）是机器学习（ML）领域中的一个新方向，它使机器学习更接近于实现最初的人工智能目标。深度学习旨在让计算机能够像人类一样进行模式识别、图像和声音分析等任务，并在此过程中获得对数据的深层次理解。 在语音和图像识别方面，深度学习已经取得了显著的进步，超越了之前的传统技术。这项技术已经在搜索技术、机器翻译、自然语言处理等领域展现出巨大潜力与成果。通过模仿人的视听及思考能力，它解决了许多复杂的模式识别问题，推动人工智能领域向前迈进了一大步。 具体来说，深度学习方法主要涉及三类：卷积神经网络（CNN）、自编码器及其衍生的稀疏编码和多层预训练模型——如深度置信网络。这些技术通过逐级抽象将原始数据转化为更有意义的形式，并允许使用简单的分类算法完成复杂的任务。 传统的机器学习依赖于由人类专家设计特征，而深度学习采用“表征学习”方法自动提取有用的特征信息，从而使得分析过程更加自动化和高效。然而，由于需要大量的训练数据来优化大量模型参数，早期受限于计算能力及数据量的限制未能充分发挥其潜力。直到2006年Hinton等人提出快速计算受限玻尔兹曼机（RBM）的方法后，深度学习技术才真正开始展现出它的优势和应用价值。