水下视觉识别方法、系统和计算机可读存储介质技术方案

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具有涉及一种水下视觉识别方法、系统和计算机可读存储介质，方法具体包括以下步骤：图像获取步骤；预处理步骤；降噪步骤；融合步骤。本发明专利技术提供水下视觉识别方法通过对获取的光学图像进行预处理和增强，得到更加清晰的光学图像，通过对获取的声学图像进行降噪处理，得到更加清晰的声学图像，然后将处理过的光学图像数据和声学图像数据融合，得到最终的复合图像，得到的复合图像能够更加准确的显示水下图像信息。像能够更加准确的显示水下图像信息。像能够更加准确的显示水下图像信息。

【技术实现步骤摘要】
水下视觉识别方法、系统和计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具有涉及一种水下视觉识别方法、系统和计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]目前水下视觉识别方法主要有光学识别或声学识别两种方法，光学成像主要依靠摄像头来观察水体周边环境，声学成像主要依靠声呐来检测目标物。
[0003]然而，光学识别方法存在缺陷，由于光在水中传播呈指数衰减，导致拍摄的图像的作用范围有限。光照在水中还会发生衰减和散射，低频光(红色光、黄色光)散射率低而高频光(蓝色、绿色)散射率高，导致水下光学图像普遍存在颜色失真问题。利用声呐获取图像数据时容易受到海洋环境噪声、螺旋桨噪声等干扰，水下声学图像存在噪声影响大、清晰度低以及边缘轮廓不清晰且残缺不全的现象，这会导致特征不准确，对成像效果影响较大。

技术实现思路

[0004]鉴于上述现有技术的不足之处，本专利技术的第一目的在于提供一种水下视觉识别方法，用于图像的识别，获取的图像成像效果更好。
[0005]该方案具体如下：
[0006]一种水下视觉识别方法，包括以下步骤：
[0007]图像获取步骤：获取第一光学图像，获取第一声学图像；
[0008]预处理步骤：对所述第一光学图像进行预处理，得到第二光学图像；
[0009]降噪步骤：对所述第一声学图像进行降噪处理，得到第二声学图像；
[0010]融合步骤：将所述第二光学图像和第二声学图像进行融合，得到复合图像。
[0011]进一步地，还包括畸变矫正步骤，所述畸变矫正步骤的实施对象为光学摄像头。
[0012]进一步地，所述图像获取步骤中，所述第一光学图像由水下摄像头获取，所述第一声学图像由声呐获取。
[0013]进一步地，所述预处理步骤具体包括：通过直方图均衡化方法对所述第一光学图像给进行预处理及增强，得到第二光学图像。
[0014]进一步地，所述直方图均衡化方法对第一光学图像中像素个数多的灰度级进行扩大，对像素个数少的灰度级进行缩小，得到第二光学图像。
[0015]进一步地，所述降噪步骤具体包括：通过高斯滤波方法对第一声学图像进行优化得到第二声学图像。
[0016]进一步地，所述高斯滤波方法通过第一声学图像的局部像素点和二维高斯滤波器模板做卷积操作，其计算的结果作为高斯滤波器的输出，以此输出的计算结果替换局部中心像素点的像素值，得到第二声学图像。
[0017]进一步地，所述融合步骤具体包括：通过OpenGL将第二光学图像的坐标与第二声学图像的坐标统一到同一个坐标系下，最后采用OpenGL纹理贴图模式将第二光学图像与第
二声学图像进行融合，得到复合图像。
[0018]相应地，还提供一种水下视觉识别系统，包括水下摄像头、声呐和处理器，所述水下摄像头和声呐用于执行图像获取步骤，所述处理器用于执行预处理步骤、降噪步骤和融合步骤。
[0019]相应地，还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上储存有水下视觉识别程序，所述水下视觉识别程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述的水下识别方法的步骤。
[0020]与现有技术相比，本专利技术具有以下的有益效果：
[0021]本专利技术提供水下视觉识别方法通过对获取的光学图像进行预处理和增强，得到更加清晰的光学图像，通过对获取的声学图像进行降噪处理，得到更加清晰的声学图像，然后将处理过的光学图像数据和声学图像数据融合，得到最终的复合图像，得到的复合图像能够更加准确的显示水下图像信息。
附图说明
[0022]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
[0023]图1为本专利技术实施例方法流程图；
[0024]图2为本专利技术实施例方法具体流程图。
具体实施方式
[0025]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0026]需要说明，本专利技术实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后
……
)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
[0027]还需要说明的是，当元件被称为“固定于”或“设置于”另一个元件上时，它可以直接在另一个元件上或者可能同时存在居中元件。当一个元件被称为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接另一个元件或者可能同时存在居中元件。
[0028]另外，在本专利技术中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本专利技术要求的保护范围之内。
[0029]图1为本专利技术水下视觉识别方法实施例的流程图。
[0030]请参考图1，该方法实施例用于水下图像的识别，具体包括以下步骤：
[0031]S1、图像获取步骤；
[0032]S2、预处理步骤；
[0033]S3、降噪步骤；
[0034]S4、融合步骤。
[0035]其中，步骤S1用于水下图像的初步获取，获取图像的类型为光学图像和声学图像两种；步骤S2对光学图像进行预处理，解决光学图像的颜色失真以及图像模糊的问题；步骤S3对声学图像进行降噪处理，以减少水下噪声造成的图像的边缘轮廓不清晰且残缺不全的现象；步骤S4用于将处理后的光学图像和声学图像进行融合得到更加丰富且准确的图像信息。
[0036]在步骤S1中，通过水下摄像头获取初始光学图像，通过声呐获取初始声学图像，获取的初始光学图像和初始声学图像都是没有经过处理的原始图像。
[0037]在步骤S2中，对步骤S1中获取的初始光学图像进行处理，得到处理后的光学图像。
[0038]具体地，在水下光学成像的过程中，由于光照在水中的衰减和散射，导致水下光学图像普遍存在颜色失真问题，此外还有在浑浊的水质中，会导致光照散射，造成图像模糊。因此，针对初始光学图像失真问题采用颜色一致性增强处理图像颜色，采用直方图均衡化方法处理初始光学图像模糊、细节丢失的问题，从而得到处理过的光学图像。本专利技术采用直方图均衡化方法对初始光学图像进行预处理及增强，直方图均衡化图像增强的原理在于利用输入本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种水下视觉识别方法，其特征在于，包括以下步骤：图像获取步骤：获取第一光学图像，获取第一声学图像；预处理步骤：对所述第一光学图像进行预处理，得到第二光学图像；降噪步骤：对所述第一声学图像进行降噪处理，得到第二声学图像；融合步骤：将所述第二光学图像和第二声学图像进行融合，得到复合图像。2.根据权利要求1所述的一种水下视觉识别方法，其特征在于，还包括畸变矫正步骤，所述畸变矫正步骤的实施对象为光学摄像头。3.根据权利要求1所述的一种水下视觉识别方法，其特征在于，所述图像获取步骤中，所述第一光学图像由水下摄像头获取，所述第一声学图像由声呐获取。4.根据权利要求1所述的一种水下视觉识别方法，其特征在于，所述预处理步骤具体包括：通过直方图均衡化方法对所述第一光学图像给进行预处理及增强，得到第二光学图像。5.根据权利要求4所述的一种水下视觉识别方法，其特征在于，所述直方图均衡化方法对第一光学图像中像素个数多的灰度级进行扩大，对像素个数少的灰度级进行缩小，得到第二光学图像。6.根据权利要求1所述的一种水下视觉识别方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：王云，
申请(专利权)人：广东行远机器人技术有限公司，
类型：发明
国别省市：