隨著海洋技術(shù)和計(jì)算機(jī)科學(xué)科技日新月異的發(fā)展,目前涉及到水下研究和應(yīng)用的科學(xué)任務(wù)越來越多,以水下機(jī)器人領(lǐng)域?yàn)槔?水下機(jī)器人的路徑導(dǎo)航,水下物體檢測和識別,避障,水下數(shù)據(jù)采集等等方面都離不開高清晰的水下圖像做支撐;一些依靠聲吶或者激光的技術(shù)因?yàn)椴荒軌蛑庇^的得到人眼能夠直觀感知的數(shù)據(jù),所以也可以使用攝像頭作為輔助手段來進(jìn)行數(shù)據(jù)協(xié)同分析。同樣,在海洋領(lǐng)域,水下考古或者是水下生物領(lǐng)域更加需要得到直觀而且清晰的水下圖像。因此,現(xiàn)在水下任務(wù)對于清晰的水下圖像需求日益迫切。但是,水下圖像技術(shù)并沒有像它預(yù)期的那樣廣泛應(yīng)用,其中最主要的原因是水體渾濁度的未知和惡劣,因?yàn)樗鲁上袷艿椒瓷?散射,水體渾濁等等多種影響,水下圖像都帶著嚴(yán)重的過曝,或者模糊失真的問題,圖像的質(zhì)量很難達(dá)到可用的程度,也就嚴(yán)重制約了圖像在水下任務(wù)中的應(yīng)用和發(fā)展�；谏厦娴睦碚摶A(chǔ),本文實(shí)現(xiàn)了從水下數(shù)據(jù)采集到圖像增強(qiáng)這一整個系統(tǒng)系統(tǒng)。在數(shù)據(jù)采集部分,本文利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN來生成更多的水下圖像數(shù)據(jù),很好的解決了水下圖像數(shù)據(jù)缺乏的問題,為之后的任務(wù)提供了更多的數(shù)據(jù)。在圖像增強(qiáng)這一部分,木文先使用貼合任務(wù)的自定義的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)來實(shí)現(xiàn)對...

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 系統(tǒng)概述
    1.3 本文主要工作
    1.4 結(jié)構(gòu)安排
第二章 原理及相關(guān)工作
    2.1 水下成像模型
        2.1.1 前向傳輸
        2.1.2 后向散射
        2.1.3 水下圖像特點(diǎn)
    2.2 基于圖像特性增強(qiáng)
        2.2.1 基于空間域的圖像增強(qiáng)方法
        2.2.2 基于頻率域的增強(qiáng)方法
        2.2.3 基于圖像融合的增強(qiáng)方法
    2.3 基于水下光學(xué)特性的圖像增強(qiáng)
    2.4 暗通道先驗(yàn)?zāi)Ｐ?br>    2.5 基于暗通道先驗(yàn)的圖像增強(qiáng)
    2.6 本章總結(jié)
第三章 水下圖片生成
    3.1 組件到組件的思想
    3.2 自編碼器
        3.2.1 自編碼器
        3.2.2 變分自編碼器
    3.3 生成對抗網(wǎng)絡(luò)
        3.3.1 生成對抗網(wǎng)絡(luò)理論
        3.3.2 訓(xùn)練算法
        3.3.3 數(shù)據(jù)擴(kuò)充結(jié)果
    3.4 本章總結(jié)
第四章 水體渾濁度識別
    4.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論
    4.2 常見卷積網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
        4.2.1 LeNet5
        4.2.2 AlexNet
        4.2.3 VGGNet
    4.3 自定義架構(gòu)
        4.3.1 設(shè)計(jì)思路
        4.3.2 具體架構(gòu)
        4.3.3 性能表現(xiàn)
    4.4 本章總結(jié)
第五章 水下圖像增強(qiáng)
    5.1 暗通道先驗(yàn)實(shí)驗(yàn)
        5.1.1 水上暗通道先驗(yàn)試驗(yàn)
        5.1.2 水下暗通道先驗(yàn)試驗(yàn)
    5.2 圖像復(fù)原
        5.2.1 基于原始圖片的背景光估計(jì)
        5.2.2 基于暗通道圖片的背景光估計(jì)
        5.2.3 本文方法
    5.3 顏色校準(zhǔn)
        5.3.1 白平衡顏色復(fù)原
        5.3.2 能量約束最小化顏色校準(zhǔn)
    5.4 后處理
    5.5 本章總結(jié)
第六章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    6.1 性能標(biāo)準(zhǔn)
        6.1.1 對比度
        6.1.2 信息熵
        6.1.3 平均梯度
    6.2 數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)
        6.2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
        6.2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    6.3 水池實(shí)驗(yàn)
        6.3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
        6.3.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
        6.3.3 試驗(yàn)結(jié)果
    6.4 本章總結(jié)
第七章 工作總結(jié)和展望
    7.1 工作總結(jié)
    7.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士期間發(fā)表的論文
致謝



本文編號：3812171