【摘 要】
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随着我国人口日益剧增,陆地上的资源也不断短缺,人们越来越多的关注海洋资源。水下视觉技术在对海洋资源的开发、环境监测、勘探、科学考察等方面占据了十分重要的地位。水下捕捞机器人在水下环境获取图像由于环境过于复杂,自然光入射到水中,光线的吸收、折射和散射等效应造成的水下图像呈现色偏、细节模糊及低对比度等现象,使其不符合人类的视觉系统并无法满足水下捕捞机器人的机器目标识别及捕捞需求,为我们后续水下捕捞机器
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随着我国人口日益剧增,陆地上的资源也不断短缺,人们越来越多的关注海洋资源。水下视觉技术在对海洋资源的开发、环境监测、勘探、科学考察等方面占据了十分重要的地位。水下捕捞机器人在水下环境获取图像由于环境过于复杂,自然光入射到水中,光线的吸收、折射和散射等效应造成的水下图像呈现色偏、细节模糊及低对比度等现象,使其不符合人类的视觉系统并无法满足水下捕捞机器人的机器目标识别及捕捞需求,为我们后续水下捕捞机器人精准识别与稳定抓取带来了极大的困难。为了提高水下捕捞机器人对海产品目标的精准识别与稳定抓取,本文为了解决获取得到的水下图像中存在的色偏、细节模糊、对比度低等问题提出了一种基于超分辨率的水下图像增强算法,采取两个步骤分别为颜色校正、细节增强等处理方法,从而使得水下图像清晰化。本文完成的工作包括以下几个部分:(1)本文采用了一种针对原始水下图像质量衰退的现象进行增强方法的全新框架。包括多尺度融合的颜色校正算法以及基于多尺度残差密集的超分辨率生成对抗网络(MSDR-SRGAN)算法,从而使得水下图像清晰化。(2)针对原始水下图像中存在的色偏以及低对比度现象使用了基于多尺度融合的水下图像颜色校正方法。与其他常用的几种颜色校正的方法进行比较,该颜色校正的方法能够很好地去除水下图像存在的色偏现象,从而更适用于水下图像。(3)针对颜色校正后的水下图像存在模糊与细节缺失等现象,从图像超分辨率的角度出发,对超分辨生成对抗网络进行改进,从而提出了一种基于多尺度残差密集的超分辨率生成对抗网络(MSDR-SRGAN)算法使得颜色较正后的水下图像中的细节和纹理更加清晰,得到最终增强的水下图像。实验对比分析表明,本文算法可以有效的解决水下图像存在的色偏、细节缺失、模糊以及对比度低等现象,提高了水下图像的视觉效果。经过对比其他几种常用的水下图像增强方法以及在对水下捕捞机器人的目标识别的准确性上进行实验有较大的提升,从而验证了本文提出的基于超分辨率的水下图像增强方法的有效性以及应用性。
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