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申请/专利权人：山东科技大学
摘要：本发明属于图像处理以及水下目标检测技术领域，具体公开了一种基于边缘先验的水下目标检测方法。本发明通过结合传统水下图像清晰化方法和先进的深度学习方法，提出了一种基于水下图像增强与边缘先验的水下目标检测方法，首先针对水下图像存在的光照不均、偏色和模糊问题，提出一种基于光照调整的水下图像综合清晰化算法；其次针对水下目标边缘特征不明显、相互遮挡等问题，在水下图像增强算法的基础上，进一步提出一种基于融合边缘先验的水下目标检测网络，通过将增强后的检测数据集输入该网络，利于实现复杂环境下的水下目标检测，在显著提高水下图像质量基础上，有效提高了水下目标检测的精度。
主权项：1.基于边缘先验的水下目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.提出一种基于光照调整的水下图像综合清晰化方法，对数据集进行预处理；水下图像综合清晰化方法包括多曝光率融合、颜色校正以及去模糊处理三个步骤，分别用于对水下图像中存在的光照不均、偏色以及模糊问题进行处理；多曝光率融合步骤包括低照度图像增强、降曝图像处理和图像融合处理三个步骤；对于原图像中的欠曝像素，采用相机响应模型对非均匀光照水下图像进行低照度增强；对于原图像中的过曝像素，采用图像反转和Retinex算法进行降曝处理；结合拉普拉斯、饱和度、曝光度三个权重，通过金字塔融合技术将原图像、低照度增强图像和降曝图像融合，生成全局曝光良好的水下增强图像；颜色校正步骤利用改进的颜色通道补偿方法，利用衰减最少的颜色通道对其他两通道进行补偿，然后结合灰度世界算法，校正补偿后图像的色偏；在去模糊步骤中提出一种改进的暗通道去模糊方法，即首先根据图像亮度和灰度变化差异进行区域分割；对于非海洋背景区域，运用暗通道先验理论实现图像去模糊；同时改进透射率和大气光值估计方法，代入成像模型以后生成海洋背景区域去模糊图像；最后计算得到对应的权重图，融合得到水下清晰化图像；步骤2.搭建基于融合边缘先验的水下目标检测网络，将经过预处理后的水下清晰化图像，输入到水下目标检测网络中进行训练，利用训练好的网络实现水下目标检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东科技大学 一种基于边缘先验的水下目标检测方法
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