典型文献
应用于水下机器人的快速深海图像复原算法
文献摘要：
由于海水吸收和水中悬浮颗粒散射,水下机器人通过人造光源获得的深海图像普遍存在模糊、色偏和清晰度低等问题.围绕深海图像快速精准复原所需解决的关键问题,首先建立真实深海图像数据集,分析深海图像的成像特点,基于图像特征的统计结果提出一种线性景深模型,然后通过有监督方法进行模型参数辨识,最后根据景深模型分别快速估计出原始图像的传输地图和背景光,进而有效避免累计误差,实现深海图像的有效复原.实验结果表明,所提算法在图像复原结果、有效性、质量和实时性指标上均优于同类算法,在Nvidia Jetson TX2嵌入式设备上处理600 pixel×800 pixel大小的图像,平均复原速度是4种优秀水下图像增强算法中最快的3.08倍.
文献关键词：
图像处理;深海图像;人造光源;景深模型;图像复原;嵌入式图像处理器
中图分类号：
作者姓名：
郭威;张有波;周悦;徐高飞;李广伟
作者机构：
中国科学院深海科学与工程研究所,海南三亚572000;中国科学院大学,北京100049;上海海洋大学工程学院,上海201306
文献出处：
引用格式：
[1]郭威;张有波;周悦;徐高飞;李广伟-.应用于水下机器人的快速深海图像复原算法)[J].光学学报,2022(04):53-67
A类：
深海图像,景深模型,嵌入式图像处理器
B类：
水下机器人,图像复原,海水吸收,悬浮颗粒,人通,人造光源,色偏,清晰度,图像数据集,成像特点,图像特征,有监督,监督方法,模型参数辨识,原始图像,背景光,Nvidia,Jetson,TX2,嵌入式设备,pixel,秀水,水下图像增强,图像增强算法
AB值：
0.253499
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
