【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机数据处理和图像增强、图像复原，更具体地说，涉及基于水下生物图像增强及复原的dwbc-yolov8识别方法及系统。
技术介绍
1、对于水下作业，特别是水下机器人作业等场景，水下图像增强具有广阔的应用前景。由于海洋复杂成像环境，如水中悬浮颗粒对光线的吸收及散射作用、水生生物运动时产生的气泡、海水的深度、太阳光传递到水底的亮度等，导致水下图像严重退化，出现颜色衰退、对比度低以及细节模糊等现象。严重退化的水下图像由于缺少用于目标识别的有效信息，导致水下目标检测识别难度提升。
2、目前，为提高对水下目标检测识别的准确率，由水下摄影相机获取水下视频图像，从视频中提取关键帧，对其进行图像增强，通过图像增强算法将数据集进行增强处理，再结合水下图像复原算法将增强过数据的图像进行复原。随着高科技水下成像设备的发展，获取的水下图像的质量也得到了一定程度的提升，但仍然存在颜色衰退、对比度低以及细节模糊等现象，此外实际应用成本也是需要考虑的问题，因此对水下图像进行增强仍然有其必要性。
3、因此，亟需一种新的基于水下生物...
【技术保护点】
1.一种基于水下生物图像增强及复原的DWBC-YOLOv8识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1获取原始视频每一帧训练数据的过程如下：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中基于暗通道先验方法的模型表示为：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中基于预处理图像数据构建预处理图像数据集并使用Wiener-Filter对图像数据复原，得到增强训练数据集；包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤S302使用Wiener-...
【技术特征摘要】
1.一种基于水下生物图像增强及复原的dwbc-yolov8识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s1获取原始视频每一帧训练数据的过程如下：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s2中基于暗通道先验方法的模型表示为：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s3中基于预处理图像数据构建预处理图像数据集并使用wiener-filter对图像数据复原，得到增强训练数据集；包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤s302使用wiener-filter对图像数据复原的建立过程包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s4利用c3_bisc模块和cbs1模块对yolov8进行结构改进，使用增强的训练数据集进行训练，获得最优权重；包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤s401中的c3_bisc模块是由cbs1、bottle_sc和bifo...
【专利技术属性】
技术研发人员：王伟，侯鹏亮，南玉龙，鞠永旺，刘聪，吴焕岭，孙兴旺，李鹏鹏，
申请(专利权)人：盐城工学院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。