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水下成像的复杂性,严重影响图像质量.为解决水下图像存在的颜色失真、亮度底等问题,提出一种双分支水下图像复原模型.复原模型利用双分支特征提取架构提取水下图像不同层次,不同尺度的特征,实现提取特征的完整性;利用残差结构做中间特征处理环节,增强网络学习能力,提高训练速度;且在残差模块中引入空洞卷积以增大感知野,融合两个分支提取的特征信息;最后残差的输出通过重建模块进行上采样得到清晰水下图像复原图.通过在损失函数中增加感知损失函数,最大程度保留水下图像的细节信息,增强图像清晰度.实验结果表明,所提算法能有效