一种水下摄像机图像优化方法技术

本发明专利技术公开了一种水下摄像机图像优化方法，建立水下摄像机运动中图像目标检测模型；建立运动中目标图像的跟踪状态之间的与运动图像矩阵关系式；完成对丢帧状态参数的处理，将丢帧误差消除，还原出低照度原始图像；将低照度图像分为低频分量与高频分量；对于低频分量采用改进的Retinex算法进行光照强度增强；对于包含图像细节信息的高频分量，使用基于多尺度灰度熵的PLIP模型进行增强；将得到的高低频图像信息返回时域计算，将得出的最终增强图像。本发明专利技术采用小波变换的计算方法，将低照度图像分解为多个不同方向上的高频细节图像以及低频近似图像，增强了初始低照度图像对比度，突出了细节信息。突出了细节信息。突出了细节信息。

【技术实现步骤摘要】
一种水下摄像机图像优化方法


[0001]本专利技术属于图像处理
，尤其涉及一种水下摄像机图像优化方法。

技术介绍

[0002]水下摄像机一般搭载在水下航行器(如水下机器人、水下自主航行器、水下滑翔机等)载体上使用或由蛙人运动过程中手持式使用。由于水下目标运动(相对运动)具有自由度高和复杂多变的空间结构特点，与陆面摄像机视频相比较，所获取的水下视频的信噪比非常低，目标的信息也严重失真。传统的方法因为不能自动对跟踪的窗口大小进行调整，极易出现运动过程中的丢帧现象，从而导致水下采集时图像跟踪缺少连贯性，严重时会丢失重要目标的特征。同时，受困于海水中外界环境的干扰(如：温度、盐度、压力、叶绿素条件、海水悬浮物变换等)，以及水的散射吸收作用较强，从而使水下目标探测识别过程中造成低照度的困扰。所以，如何消除水下摄像机在水下运动中丢帧误差问题提升跟踪准确性，以及增强改善水下摄像机照度成为当前亟待解决的问题。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术提出一种水下摄像机图像优化方法，可很好地提升水下目标检测和跟踪性能，以及提升水下图像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种水下摄像机图像优化方法，其特征在于，包括以下步骤：建立水下摄像机运动中图像目标检测模型，包括将运动中相邻的三帧图像的相邻两帧图像的差分处理、选择阈值对获取的两帧运动图像进行预处理，建立帧幅度能量模型和图像目标识别跟踪模型；图像跟踪中丢帧误差消除，还原出初始图像：建立运动中目标图像的跟踪状态之间的与运动图像矩阵关系式；完成对丢帧状态参数的处理，将丢帧误差消除，还原出低照度原始图像；使用二维离散小波变换对低照度图像进行多尺度分解，然后对小波变换后所有的高频子带使用方向滤波器组执行多方向分解，将低照度图像分为低频分量与高频分量；对于原始图像相近且包含图像大部分信息的低频分量，采用改进的Retinex算法进行光照强度增强；对于包含图像细节信息的高频分量，使用基于多尺度灰度熵的PLIP模型进行增强；将得到的高低频图像信息返回时域计算，将得出的最终增强图像。2.根据权利要求1所述的水下摄像机图像优化方法，其特征在于，所述图像目标检测模型包括：将运动中相邻的三帧图像的相邻两帧图像的差分处理，再选择阈值对获取的两帧运动图像进行预处理：其中运动中获取的图像目标，用下式表示：B
n+1
(x,y)＝βB
n
+(1
‑
β)D
n
(x,y)式中：β为更新速度；B
n
为采集的此刻帧图像，D
n
为采集的上一帧图像；经过预处理后图像G
n
，方程式为：阈值T
n
对两帧图像差异进行判定；在帧幅度能量模型中二维矢量集Φ，方程式描述如下：Φ＝[(
‑
1，1)，(0，1)，(1，1)，(1，0)，(1，
‑
1)，(0，
‑
1)，(
‑
1，
‑
1)，(
‑
1，0)]对各帧f中运动矢量非零的宏块数量N进行统计，若超过门限T，则认为f为为存在移动运动能量的图像帧f
m
，反之认为f是静止帧f0；f
m
运动帧的宏块数量可记为N
i
，方程式表达为：获取该帧运动场能量幅度D，存在最大宏块数量的运动方向即为该帧的运动方向，表达式如下：D＝max(f
i
)通过模型把运动图像序列运动分布有效反映出来，从而建立运动中图像目标识别跟踪模型。3.根据权利要求1所述的水下摄像机图像优化方法，其特征在于，运动中目标图像的跟踪状态之间的与运动图像矩阵关系式如下：
式中：V
12
和V
21<...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖志伟，朱小龙，陈新，陈卓，杨睿，
申请(专利权)人：长沙国天海洋工程装备有限公司，
类型：发明
国别省市：