Descrição do Prompt

A imagem de entrada é primeiramente atenuada por um módulo de atenuação de ruído e, em seguida, entra no módulo de fusão do domínio da frequência de características PSF para realizar a deconvolução. Este último possui dois ramos de deconvolução, um para deconvolução em nível de imagem e outro para deconvolução em nível de característica. O uso de ramos duplos leva em consideração dois problemas centrais em cenários complexos de imagem subaquática marinha. Por um lado, a deconvolução em nível de imagem é suscetível à amplificação de ruído e à interferência de artefatos. A deconvolução é essencialmente um processo de aprimoramento de alta frequência. Quando a relação sinal-ruído (SNR) é baixa (como em ambientes de baixa luminosidade e alta dispersão em águas profundas), e quando há erros na PSF, o ruído do sensor e os erros de quantização serão significativamente amplificados, resultando em efeitos de ringing, overshoot ou texturas falsas na imagem reconstruída. Esses artefatos podem ser erroneamente julgados como características do alvo por redes de reconhecimento subsequentes, o que pode reduzir a robustez do reconhecimento. Por outro lado, a degradação em nível de característica não é modelada explicitamente. Mesmo que a imagem pareça "nítida", as características semânticas de alto nível extraídas pela rede neural profunda ainda podem estar distorcidas devido à degradação original (por exemplo, deslocamento da resposta de borda, atenuação da energia da textura). Se apenas a restauração em nível de imagem for utilizada, não se pode garantir que a discriminação no espaço de características será restaurada. Para o ramo de deconvolução em nível de imagem, a imagem é deconvoluída para gerar a primeira imagem reconstruída inicial; para o ramo de deconvolução em nível de característica, a imagem passa por um módulo de extração de características (FM) para obter uma série de mapas de características, que são filtrados inversamente por Wiener e restaurados para a segunda imagem reconstruída inicial através de um módulo de reconstrução de características. Depois disso, as duas imagens reconstruídas iniciais são sobrepostas e inseridas em um módulo de fusão residual multi-escala, e a imagem reconstruída nítida final é saída. Por favor, me ajude a desenhar o diagrama geral da estrutura da rede com base nisso.