【技术实现步骤摘要】
一种用于水下机器人的实时深海视频图像增强方法
本专利技术涉及水下图像增强
，更具体地，涉及一种用于水下机器人的实时深海视频图像增强方法。
技术介绍
海洋拥有丰富的资源，探索开发海洋可以满足人类发展的需求。水下机器人因其操纵灵活智能化高等特点被广泛应用于深海探测，通过拍摄水下实时图像不仅可以实现水下机器人在线目标识别与追踪，同时也可以将采集的深海视频进行离线分析为进一步深入研究深海提供坚实的材料依据。受海洋环境影响，海水对光的吸收及水中浮游生物对光的散射，会导致采集的深海图像出现雾化、色偏和清晰度低等问题。获得画面清晰内容真实的图像是实现深海精准视觉探测的前提，现有的水下图像增强方法主要是针对自然光照射下的水下场景提出，对于单一人造光源照射下获得的深海图像，增强效果达不到要求。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种用于水下机器人的实时深海视频图像增强方法，以针对性地解决深海视频图像模糊和清晰度低等问题。为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案是：一种用于水下机器人的实时深海视...
【技术保护点】
1.一种用于水下机器人的实时深海视频图像增强方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/n步骤S1：通过拍摄设备采集深海视频图像，并从所述深海视频图像中提取所有的关键帧图像；/n步骤S2：将所述关键帧图像的饱和度、亮度、红色与最大蓝绿色通道差异值作为线性景深模型的输入，输出所述关键帧图像对应的景深图；/n步骤S3：由所述景深图独立获取所述关键帧图像的背景光和传输地图，通过所述背景光、传输地图结合水下成像模型实现对所述关键帧图像的增强。/n
【技术特征摘要】
1.一种用于水下机器人的实时深海视频图像增强方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤S1：通过拍摄设备采集深海视频图像，并从所述深海视频图像中提取所有的关键帧图像；
步骤S2：将所述关键帧图像的饱和度、亮度、红色与最大蓝绿色通道差异值作为线性景深模型的输入，输出所述关键帧图像对应的景深图；
步骤S3：由所述景深图独立获取所述关键帧图像的背景光和传输地图，通过所述背景光、传输地图结合水下成像模型实现对所述关键帧图像的增强。
2.根据权利要求1所述的一种用于水下机器人的实时深海视频图像增强方法，其特征在于，步骤S1中，所述拍摄设备由水下机器人进行搭载，所述水下机器人上还搭载有NvidiaJetsonTX2嵌入式处理器。
3.根据权利要求1所述的一种用于水下机器人的实时深海视频图像增强方法，其特征在于，步骤S1中，从所述深海视频图像中提取所有的关键帧图像具体包括以下步骤：
步骤S11：将深海视频图像的第一帧图像作为参考帧图像，接着有序提取深海视频图像中的当前帧图像；
步骤S12：通过下式计算所述参考帧图像和当前帧图像的结构相似性：
式中，μa为参考帧图像a的均值，μb为当前帧图像b的均值，σab为参考帧图像a和当前帧图像b之间的相关系数，σa为参考帧图像a的方差，σb为当前帧图像b的方差，C1、C2为调节常数；
步骤S13：将SSIM(a,b)的值与结构相似性范围作比较，若SSIM(a,b)的值在结构相似性范围内，则该当前帧图像为非关键帧图像，若SSIM(a,b)的值在结构相似性范围外，则提取该当前帧图像为关键帧图像；
步骤S14：将该关键帧图像替换原来的参考帧图像，作为新的参考帧图像，依次循环获取下一关键帧图像，直至深海视频图像采集结束。
4.根据权利要求1所述的一种用于水下机器人的实时深海视频图像增强方法，其特征在于，步骤S2中，所述线性景深模型的构建具体包括以下步骤：
步骤S21：获取每个关键帧图像所对应的饱和度Sat(x)、亮度Val(x)、红色与最大蓝绿色通道差异值M(x)、原始的景深图sd(x)；
其中，所述sd(x)、Sat(x)、Val(x)均为m×n矩阵，m为关键帧图像的高度，n为关键帧图像的宽度，x＝(α,β)表示像素点x在图像(α,β)位置上；
步骤S22：基于数学统计分析，初步建立如下线性景深模型：
sd(x)＝u0+u1Sat(x)+u2Val(x)+u3M(x)
式中，所述u0、u1、u2、u3为线性景深模型的相关系数；
将每个关键帧图像的饱和度...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭威，张有波，徐高飞，李广伟，周悦，
申请(专利权)人：中国科学院深海科学与工程研究所，
类型：发明
国别省市：海南;46
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