【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种大数据的多密集块检测与提取方法。
技术介绍
1、复杂的水下成像环境和光照条件导致水下成像系统拍摄的图像往往具有对比度低、纹理模糊、颜色失真、非均匀光照、可视范围有限等质量退化问题，严重影响到基于视觉引导的水下目标识别与跟踪机器人水下作业等任务的性能，需要通过水下图像增强技术作为预处理手段来提升视觉质量。目前主流的水下图像增强算法主要分为三类：基于非物理模型的方法、基于物理模型的方法和基于深度学习的方法。iqbal等提出了基于直方图拉伸的无监督颜色校正方法(ucm)，分别在rgb空间增强对比度和hsi空间校正颜色。huang等提出一种基于自适应参数采集的相对全局直方图拉伸算法(rghs)校正图像对比度和颜色。基于非物理模型的方法对单张图像建模，没有深入考虑到水下图像退化的根本原因，泛化性不强。drews等提出基于蓝绿通道的水下暗通道先验算法(udcp)估计场景深度，减少红色通道光衰减的影响。peng等提出图像模糊和光吸收算法(ibla)，该方法对模糊先验假设做进一步的改善，提高了水下场景深度估计的准确性。基于物理模型的方...
【技术保护点】
1.一种大数据的多密集块检测与提取方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的大数据的多密集块检测与提取方法，其特征是：
3.根据权利要求2所述的大数据的多密集块检测与提取方法，其特征是：3个尺度不同的并行分支是为了满足不同大小的目标物体特征提取，融合3个分支的特征得到不同尺度范围下的多层次特征信息，具备更好的特征表达能力。
【技术特征摘要】
1.一种大数据的多密集块检测与提取方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的大数据的多密集块检测与提取方法，其特征是：
3.根据权利要求2所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：祝彦杰，江璟瑜，杨紫晴，贾丽楠，许谭，王岩，沃晓棠，翟洪丽，卢中波，
申请(专利权)人：黑龙江省生态研究所，
类型：发明
国别省市：
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