Descripción del prompt

La imagen de entrada primero se reduce el ruido mediante un módulo de eliminación de ruido, y luego entra en el módulo de fusión en el dominio de la frecuencia de características PSF para realizar la deconvolución. Este último tiene dos ramas de deconvolución, una para la deconvolución a nivel de imagen y otra para la deconvolución a nivel de características. El uso de ramas duales tiene en cuenta dos problemas centrales en escenarios complejos de imágenes submarinas marinas. Por un lado, la deconvolución a nivel de imagen es susceptible a la amplificación del ruido y la interferencia de artefactos. La deconvolución es esencialmente un proceso de mejora de alta frecuencia. Cuando la relación señal/ruido (SNR) es baja (como en entornos de aguas profundas con poca luz y alta dispersión), y cuando hay errores en la PSF, el ruido del sensor y los errores de cuantificación se amplificarán significativamente, lo que resultará en efectos de timbre, sobreimpulso o texturas falsas en la imagen reconstruida. Estos artefactos pueden ser juzgados erróneamente como características objetivo por las redes de reconocimiento posteriores, lo que puede reducir la robustez del reconocimiento. Por otro lado, la degradación a nivel de características no se modela explícitamente. Incluso si la imagen parece "clara", las características semánticas de alto nivel extraídas por la red neuronal profunda aún pueden estar distorsionadas debido a la degradación original (por ejemplo, desplazamiento de la respuesta de borde, atenuación de la energía de la textura). Si solo se confía en la restauración a nivel de imagen, no se puede garantizar que se restaure la discriminación en el espacio de características. Para la rama de deconvolución a nivel de imagen, la imagen se deconvoluciona para generar la primera imagen reconstruida inicial; para la rama de deconvolución a nivel de características, la imagen pasa a través de un módulo de extracción de características (FM) para obtener una serie de mapas de características, que se filtran inversamente con Wiener y se restauran a la segunda imagen reconstruida inicial a través de un módulo de reconstrucción de características. Después de eso, las dos imágenes reconstruidas iniciales se superponen y se introducen en un módulo de fusión residual multiescala, y se genera la imagen reconstruida clara final. Por favor, ayúdame a dibujar el diagrama general de la estructura de la red basado en esto.