The invention discloses a kind of image processing in the field of underwater robot adaptive image enhancement and feature extraction method, which comprises the following steps: 1) of image capturing and storing the camera underwater robot with 2); image processing using CLAHE technology; 3) using SIFT algorithm for image feature extraction; 4) to identify the location of the feature by using the invention improves the recognition and positioning of underwater robot in underwater accuracy, can be used in the exploration of marine resources.
【技术实现步骤摘要】
一种水下机器人自适应图像增强和特征提取方法
本专利技术涉及一种水下机器人,特别涉及一种水下机器人自适应图像增强方法。
技术介绍
我国是个海洋大国,海洋资源的探索和开发对我国的国民经济和国防安全都有重要的意义和价值。随着人类对海洋的研究,越来越多的国内外学者把精力投入到了水下机器人的研究。水下机器人在海洋资源勘探开发、海洋生态监测,以及军事等领域都有广泛应用。现在的水下机器人大都配备了光学成像及图像处理识别系统,而可见光图像是水下机器人的主要信息来源之一。但受到水下恶劣成像环境的限制,获取到的水下图像普遍存在对比度低、模糊、偏色等不利因素。图像可视质量的下降会严重影响后续特征提取和目标识别等过程的性能。因此,借助图像处理技术提高原始水下图像视觉质量,从而更好地进行图像特征提取具有重要的科学意义,得到了越来越多研究者的关注,相关研究日益增多。近年来对水下图像处理国内外学者均有一些成果出现,已有的水下图像处理方法主要被分为图像增强和图像恢复两类,由于图像恢复的各种方法都需要用到环境的先验知识,如场景深度、空间位置、光学长度、光照、温度和电导率等,使得图像恢复模型的处理时间远远超过图像增强方法。因此图像增强方法具有简单快速,能够有效增强图像的优势。而在图像增强方面,基于空域增强的直方图均衡化(简称HE)是最常用的一种方法,HE方法考虑了各通道取值的统计分布,但没有考虑位置信息,容易将噪声和图像细节一起增强。因此,为了克服HE方法的不足,采用一种对比度受限自适应直方图均衡化CLAHE技术用于水下图像处理,其基本思想是通过限制局部直方图的高度,从而可以限制噪声放大和削 ...
【技术保护点】
一种水下机器人自适应图像增强和特征提取方法,其特征在于,包括以下步骤:1)利用水下机器人携带的摄像机进行图像拍摄并进行存储;2)采用CLAHE技术进行图像处理;3)采用SIFT算法进行图像特征提取;4)利用特征进行定位识别。
【技术特征摘要】
1.一种水下机器人自适应图像增强和特征提取方法,其特征在于,包括以下步骤:1)利用水下机器人携带的摄像机进行图像拍摄并进行存储;2)采用CLAHE技术进行图像处理;3)采用SIFT算法进行图像特征提取;4)利用特征进行定位识别。2.根据权利要求1所述的一种水下机器人自适应图像增强和特征提取方法,其特征在于,步骤2)的具体方法为:2-1)将步骤1)原图分割为k个大小为m×n的连续不重叠的子区域。[mn]的取值决定着图像的细节增强程度,一般情况下其值越小,增强效果越弱;2-2)计算每个子区域的灰度直方图;2-3)确定每个子区域灰度直方图“剪切”值;首先由式(1)计算每个子区域内像素个数平均分配到每个灰度级的平均值Naver:其中,Ngray是子区域中灰度级的数量;是子区域x轴方向的像素数;是子区域y轴方向的像素数。实际“剪切”值为NCL:NCL=Nclip·Naver(2)其中,Nclip是截取限制系数,其含义是限制子区域每个灰度级所包含的像素数不超过平均像素数的Nclip倍;2-4)剪切每个子区域的灰度直方图,余下来的像素数目重新分配到各直方图的各灰度级中;设已被剪切的像素总数为NΣclip,于是得到每个灰度级均分的剪切像素数Nacp:2-5)经过重新分配后,剪切下来像素点剩余数为NLP,被分配像素的步进值由如下公式给出:对剩余像素从最小灰度级开始按上述步进值进行循环分配至像素数为0,最终得到新的直方图;2-6)对每个子区域内对比度“剪切”后的灰度直方图进行均衡化;2-7)按照新的直方图分布,对图像进行灰度双线性插值,生成增强后的结果图像。3.根据权利要求2所述的一种水下机器人自适应图像增强和特征提取方法,其特征在于,步骤3)的具体方法为:3-1)读入步骤2-7)中得到的增强后的结果图像,生成高斯差分尺度空间:针对特征点在尺度空间上不稳定的现象,采用高斯差分尺度空间来解决这个问题,它由不同尺度的高斯差分核与图像进行卷积...
【专利技术属性】
技术研发人员:曾庆军,王建明,王倩,戴晓强,索文杰,张寿超,印少卿,
申请(专利权)人:江苏帝一集团有限公司,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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