一种浑浊水域鱼类采集图像增强方法技术

本发明专利技术公开了一种浑浊水域鱼类采集图像增强方法，该方法是一种基于循环迭代结构的自监督cycleGAN增强模型。分别从无监督方法以及cycleGAN模型在浑浊水下数据、水池数据上验证了无监督方法和cycleGAN模型的可行性，随后引入循环迭代结构，构建自监督的增强模型。通过训练方式使得cycleGAN模型能够以一种自监督的方式训练，克服浑浊水下鱼类数据集缺少标注数据的难点，通过不断地循环迭代，模型依然能够输出满意的增强结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种浑浊水域鱼类采集图像增强方法，属于图像处理以及渔业领域。

技术介绍

1、湖库水质浑浊，水下成像效果差：水下淤泥、腐烂植被大量溶解悬浮在水中，对水下光线造成严重的散射、折射、衰减效应；且由于湖库养殖活动十分频繁，例如一些网箱养殖、盲目投饵施肥施药等，使得水中藻类等浮游生物增加，进一步加剧了湖库水质的恶化，导致湖库水体浑浊，水下能见度低。且由于当前的大部分工作是基于海洋水下数据，而海洋数据与湖库数据差异明显，因此难以保证基于海洋数据的相关工作在浑浊水下的效果。综上，浑浊水下鱼类图像数据增强面临的难点有：

2、(1)水下存在大量的悬浮物，导致水体浑浊、能见度较低。

3、(2)水体对于光线的吸收、折射与散射，导致采集到的浊水下鱼类图像失真。

4、(3)无标注数据情况下，难以引导模型生成视觉质量更优的结果。

技术实现思路

1、针对自然环境浑浊水下复杂的环境以及独特的光学条件，准确描述水下采集到的图像特性问题，本专利技术提出一种浑浊水下鱼类图像处理方法。

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【技术保护点】

1.一种浑浊水域鱼类采集图像增强方法，其特征在于，该方法的实施过程如下：

2.根据权利要求1所述的一种浑浊水域鱼类采集图像增强方法，其特征在于，浑浊水域鱼类图像特征提取直接将原始浑浊水域鱼类图像作为输入，获取融合所需的特征。

3.根据权利要求1所述的一种浑浊水域鱼类采集图像增强方法，其特征在于，在浑浊水域鱼类图像特征提取阶段共提取两个特征；

4.根据权利要求1所述的一种浑浊水域鱼类采集图像增强方法，其特征在于，从指标上对增强后的结果进行评价，采用水下浑浊水域鱼类图像质量评价最常用的指标UIQM与UCIQE，这两个指标通过综合衡量图像的色度、饱和度、对比...

【技术特征摘要】

1.一种浑浊水域鱼类采集图像增强方法，其特征在于，该方法的实施过程如下：

2.根据权利要求1所述的一种浑浊水域鱼类采集图像增强方法，其特征在于，浑浊水域鱼类图像特征提取直接将原始浑浊水域鱼类图像作为输入，获取融合所需的特征。

3.根据权利要求1所述的一种浑浊水域鱼类采集图像增强方法，其特征在于，在...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵旭，姬庆庆，汪小桐，叶子静，刘亚暄，张逸静，董琦，张虞，王宇譞，黄诗睿，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：