一种模拟水下可见光成像的生成对抗学习方法技术

本发明专利技术公开了一种模拟水下可见光成像的生成对抗学习方法，先建立水下成像模型，然后通过生成对抗网络来实现水下成像模型过程模拟并学习得到合理参数，其中生成对抗网络由生成器G和判别器D组成，使生成器G最大化，使判别器D最大化；本发明专利技术提出的模拟水下可见光成像的生成对抗学习方法，采用了改进的水下成像模型与生成对抗网络相结合的方法，将未经水传播的RGB图像和对应的深度图、真实水下场景图像作为网络模型输入，利用对抗学习估计成像模型中的各种参数，输出合成图像，在不破坏图像结构的情况下模拟水下环境下可见光成像产生的色彩偏差和雾度效应。色彩偏差和雾度效应。色彩偏差和雾度效应。

【技术实现步骤摘要】
一种模拟水下可见光成像的生成对抗学习方法


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种模拟水下可见光成像的生成对抗学习方法，用于水下场景可见光计算成像和退化模拟。

技术介绍

[0002]水下成像模型是基于水介质对光的吸收和散射提出，成像模型里包含水下场景的透射图、大气环境光、不同波长光在水下场景的衰减系数、场景的景深图。为模拟水下环境下由于可见光的散射和衰减导致成像产生的色彩偏差和雾度效应，需要对水下成像模型中的参数进行合理设置。生成对抗网络是通过生成器和判别器进行博弈，输入网络的有噪声和真图，生成器根据输入噪声生成假图，欺骗判别器，判别器负责分辨是真图还是假图，通过博弈使生成器生成尽可能逼真的图像。
[0003]目前对水下场景计算成像和退化模拟方式主要有二种：一种是基于水下成像模型设置合理参数进行模拟，一种是基于生成对抗网络直接生成风格相似的图像。还有一种是基于水下成像模型的生成对抗网络。
[0004]基于水下成像模型依赖于合理的参数，而不同深度、光照、水质的水下环境参数各不相同，难以根据先验知识设置出各种水下环境的合本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种模拟水下可见光成像的生成对抗学习方法，其特征在于：包括如下步骤(1)建立水下成像模型：I(x)＝J(x)T(x)+AT(x)(1
‑
T'(x))T(x)＝e
‑
β(λ)d(x)
，T'(x)＝e
‑
αd(x)
其中，J(x)是未通过水传播的初始辐照度，T(x)是场景的前向散射透射图，T'(x)是场景的背向散射透射图，A是场景的大气环境光，β是不同波长λ的光在水中的衰减系数，d(x)是场景景深，α是雾状效应系数；(2)通过生成对抗网络来实现水下成像模型过程模拟并学习得到合理参数；所述的生成对抗网络由生成器G和判别器D组成：生成器G输入RGB图像和对应的深度图，生成器G输出合成图像，判别器D以合成图像及真实水下图像作为输入，输出为0/1，生成器G通过判别器D将生成的图像分类为真；(3)通过公式使生成器G最大化：log(D(G(z)))，其中z表示生成器网络的输入，G(z)表示生成器网络的输出，即合成图像，D(G(z))表示将G(z)作为输入时判别器D的输出结果；(4)通过公式使判别器D最大化：log(D(x))+log(1
‑
D(G(z)))，其中x表示真实水下图像。2.根据权利要求1所述的一种模拟水下可见光成像的生成对抗学习方法，其特征在于，所述的生成器G先模拟成像模型中直接衰减项，然后模拟成像模型中散射项；生成器G将深度图作为网络输入之一，合成风格上尽量接近真实水下图像的图像，同时也模拟出更真实的雾度效应。3.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：王南，王晨晟，张智杰，李忠，徐寅，
申请(专利权)人：华中光电技术研究所中国船舶重工集团公司第七一七研究所，
类型：发明
国别省市：