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一种基于信息熵约束的快速FCM聚类水下图像分割算法

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计算机科学 2010年第12期37卷 243-246,286页

作者：王士龙徐玉如万磊唐旭东哈尔滨工程大学水下机器人技术国防科技重点实验室哈尔滨150001

智能水下机器人视觉识别系统的使命是快速、准确地处理获得水下目标的相关信息并及时反馈给计算机来指导机器人进行下一步的任务。为了在保证分割质量的前提下实现快速图像分割,结合梯度算子、图像的直方图特征和采样计算,并以图像的相... 详细信息

智能水下机器人视觉识别系统的使命是快速、准确地处理获得水下目标的相关信息并及时反馈给计算机来指导机器人进行下一步的任务。为了在保证分割质量的前提下实现快速图像分割,结合梯度算子、图像的直方图特征和采样计算,并以图像的相对信息损耗为约束,提出了一种基于熵约束的快速FCM聚类水下图像分割算法,并依据水下图像分割效果和模糊划分的有效性评价指标,详尽研究了新算法中加权指数m的取值规律性。实验结果表明,这种算法能够获得较好的分割质量和时间效率,符合机器人对实时性的需求。

关键词：水下图像分割 AUV 相对信息损耗模糊划分加权指数实时性

基于半监督的水下图像分割算法及智能水下机器人仿真系统应用

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基于半监督的水下图像分割算法及智能水下机器人仿真系统应用

作者：黄山桂林电子科技大学

学位级别：硕士

智能水下机器人可在海底完成海产品养殖、海底勘探、管道清洁等任务,使工作人员远离复杂的海底环境,可以很好的保障工作人员的安全。但是海底环境十分复杂且多变,而智能水下机器人又需要在水下进行自主作业,此时视觉信息便成为水下机器... 详细信息

智能水下机器人可在海底完成海产品养殖、海底勘探、管道清洁等任务,使工作人员远离复杂的海底环境,可以很好的保障工作人员的安全。但是海底环境十分复杂且多变,而智能水下机器人又需要在水下进行自主作业,此时视觉信息便成为水下机器人在水下自主作业的关键。由于水下环境的复杂性和危险性,对水下图像采集设备的要求非常高,无论是人工采集还是机器采集都需要面临较高的挑战。这些原因导致水下数据集的采集成本较高,现有的水下图像数据集也相对较少。并且水下成像中的光的散射和衰减效应会导致水下图像呈现出颜色失真和模糊等特点,这种较差的图像质量不仅影响了后续的图像处理任务,也给水下机器人的运作带来了挑战。同时智能水下机器人相关技术的发展需要研究人员的共同努力,目前国内许多高校已经开展了水下机器人的相关学习和研究,但是水下机器人的学习成本很高,需要考虑水流、设备、天气等多种因素的影响,这些因素导致水下机器人的学习和研究面临着很大的难度和挑战。本文以水下图像分割为研究重点,针对水下环境特点,提出了一种图像增强和分割算法,并且开发了对应的水下机器人仿真系统软件。具体的,针对水下图像颜色失真和模糊等问题本文提出了一种基于分割驱动的水下图像增强算法,以图像增强的后端任务即图像分割作为算法驱动,辅助前端的图像增强网络进行训练以获得更高质量和更利于图像分割的水下图像。针对水下图像数据集较为稀缺的现状,提出了一种基于伪标签和变换一致性的半监督水下图像分割算法,该算法使用基于融合策略的图像增强模块对水下图像进行增强,然后利用伪标签和一致性原则对半监督网络进行训练,通过引入更多层次的扰动和图像增强算法提升了水下图像分割的性能。针对高校开展智能水下机器人学习与研究受到实验环境,天气等因素制约等问题,本文设计并开发了基于ROS的智能水下机器人仿真系统,仿真系统采用了客户端和服务器端的架构。最后对其核心模块进行了详细说明,并对已经完成的仿真系统应用成果进行展示。

关键词：智能水下机器人水下图像增强水下图像分割半监督卷积神经网络

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基于变分水平集理论的水下图像分割方法

应用科技 2019年第2期46卷 53-58页

作者：席志红赵春梅哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001

为解决水下图像的分割问题,在李纯明模型(Li模型)和Chan-Vese模型(C-V模型)的基础上提出了指定目标的分割方法和多灰度目标的分割方法。对于指定灰度目标的分割方法,在C-V模型基础上加入了小范围的距离约束项,使其具有了局部性,可在多... 详细信息

为解决水下图像的分割问题,在李纯明模型(Li模型)和Chan-Vese模型(C-V模型)的基础上提出了指定目标的分割方法和多灰度目标的分割方法。对于指定灰度目标的分割方法,在C-V模型基础上加入了小范围的距离约束项,使其具有了局部性,可在多灰度目标中分割出预期目标;对于多灰度目标的分割方法,在李纯明方法的基础上加入了边缘定位函数作为其内部能量项,其对多灰度目标分割结果较好,且抗噪性较好。最后通过实验证明本文2种方法对水下多灰度目标图像的分割是有效的。

关键词：水下图像分割活动轮廓模型李纯明模型 C-V模型变分法水平集理论灰度图像水下图像

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多路融合深度聚合学习的水下图像增强

激光与光电子学进展 2024年

作者：陈燕肖澳李云胡小春井佩光广西大学计算机与电子信息学院广西财经学院大数据与人工智能学院天津大学电气与信息工程学院

水下环境存在光吸收和散射现象，使得水下成像存在着低对比度、模糊和色偏等问题，因此，本文提出一种多路融合深度聚合学习的水下图像增强算法。首先，利用图像预处理算法，分别获取三条支路（对比度，亮度和颜色）图像属性信息。然后... 详细信息

水下环境存在光吸收和散射现象，使得水下成像存在着低对比度、模糊和色偏等问题，因此，本文提出一种多路融合深度聚合学习的水下图像增强算法。首先，利用图像预处理算法，分别获取三条支路（对比度，亮度和颜色）图像属性信息。然后，设计图像属性依赖模块，利用融合网络获取多支路的融合特征，再通过并行图卷积探索潜在的融合图像属性的相关性。融合图像属性相关性既有私有性也有公有性。因此，引入自注意力深度聚合学习模块，利用序列自注意力和全局属性迭代机制深度挖掘多支路私有域和公有域的交互信息，又通过聚合瓶颈的方式有效提取和整合图像属性之间的重要信息，从而实现更准确的特征表示。最后，引入跳跃连接继续增强图像输出，进一步改善图像增强的效果。大量实验证明，所提方法可以有效去除色偏、模糊和提高图像清晰度，并有利于水下图像分割和关键点检测任务。峰值信噪比和结构相似性指标最高值可达到23.01和0.90，与次优方法相比提高了4.7%和5.0%；水下彩色图像质量指标和信息熵指标最高值为0.93和14.33，与次优方法相比提高了2.2%和0.5%。

关键词：水下图像增强融合网络图卷积自注意力水下图像分割关键点检测

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水下退化图像处理方法

天津大学学报 2010年第9期43卷 827-833页

作者：张赫徐玉如万磊唐旭东蔡昊鹏哈尔滨工程大学水下智能机器人技术国防科技重点实验室哈尔滨150001

针对水下图像退化现象严重、有效信息提取困难等问题,提出了水下退化图像处理方法.该方法通过分析水下图像退化过程,提出了基于大气湍流模型获取水下图像退化函数的方法,并利用频域滤波完成了退化图像的复原工作;进而将人工鱼群优化算... 详细信息

针对水下图像退化现象严重、有效信息提取困难等问题,提出了水下退化图像处理方法.该方法通过分析水下图像退化过程,提出了基于大气湍流模型获取水下图像退化函数的方法,并利用频域滤波完成了退化图像的复原工作;进而将人工鱼群优化算法与图像二维Abutaleb熵信息相结合,利用一种二维最大熵阈值分割算法进行图像有意义区域分割.由于人工鱼群算法不需要了解问题的特殊信息,只进行问题优劣比较,使得该算法自适应性和收敛速度得到大幅提升.水池实验结果表明:该方法明显改善水下退化图像模糊度高、对比度低的问题,具有较优的分割效果,处理过程时间较短,具有一定的实用性.

关键词：水下图像复原水下图像分割退化函数湍流模型人工鱼群算法二维熵阈值

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基于双目视觉的水下海参尺寸自动测量方法

计算机工程与应用 2021年第8期57卷 271-278页

作者：董鹏周烽赵悰悰王亚飞米泽田付先平大连海事大学信息科学技术学院辽宁大连116026

水下捕捞机器人在进行海参捕捞作业时,需要对海参进行精选分级。然而光视觉系统在水中的折射现象严重影响了海参尺寸的精确测量。因此,利用水下双目标定方法,求解水下相机模型参数,消除水下光线折射造成的图像失真,并在此基础上,提出了... 详细信息

水下捕捞机器人在进行海参捕捞作业时,需要对海参进行精选分级。然而光视觉系统在水中的折射现象严重影响了海参尺寸的精确测量。因此,利用水下双目标定方法,求解水下相机模型参数,消除水下光线折射造成的图像失真,并在此基础上,提出了一种水下海参自动检测与尺寸测量方法。在左目矫正图像上,利用预先训练的YOLOv3海参检测模型,进行海参自动检测和感兴趣区域定位,并利用双目矫正图像构建当前水下场景深度信息。利用融合颜色和场景深度信息的高斯模型,构建新颖的GrabCut-RGBD图像分割方法,在感兴趣区域上分割二维海参目标。利用凸包与旋转卡壳算法,在海参目标图像上寻找最佳尺寸测量点,通过三角测量获取最佳测量点三维坐标,实现海参尺寸的自动测量。实验结果表明,所提方法在0.5~1.5 m范围内平均误差为1.65%,能较好地实现海参尺寸的水下测量。

关键词：水下立体视觉视觉测量水下图像分割目标检测

基于双目视觉的水下海产品尺寸自动测量技术研究

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基于双目视觉的水下海产品尺寸自动测量技术研究

作者：董鹏大连海事大学

学位级别：硕士

目前海产品的捕捞主要依靠人工,效率低下,并且长期水下作业会对潜水员的身体造成极大伤害。因此,使用水下捕捞机器人代替人工进行海产品捕捞已经成为一种趋势。通常,水下捕捞机器人在进行海产品捕捞作业时,需要找到海产品,然后挑选生长... 详细信息

目前海产品的捕捞主要依靠人工,效率低下,并且长期水下作业会对潜水员的身体造成极大伤害。因此,使用水下捕捞机器人代替人工进行海产品捕捞已经成为一种趋势。通常,水下捕捞机器人在进行海产品捕捞作业时,需要找到海产品,然后挑选生长成熟的海产品抓取,这就要求机器人不仅能识别海产品,还要能对其大小进行判断。本文将以海参作为主要研究对象,针对水下环境的特点,对水下折射现象导致的双目测量不准确问题进行了研究并对海产品的检测方法进行了研究,并在此基础上设计一种基于双目视觉的海产品尺寸自动测量方法,最终实现了自动寻找待捕捞海产品并判断其大小的功能。本文的主要研究内容包括以下几个部分:(1)开展水下双目视觉技术研究。相机成像时,光在水与空气的交界处会发生折射现象,这将导致双目获取到的三维信息不准确。本文通过建立水下相机成像模型发现折射对相机焦距与成像畸变造成了影响,并依据推导结果对水下双目相机进行标定,通过水下标定参数完成相机校准。在此基础上对双目相机进行建模,通过三角测量原理,推导得到图像上的目标点在空间中的实际位置。最后,本文在水下进行了三维重建以及三维测量实验,实验结果显示水下重建结果误差平均值小于0.154mm,相邻角点距离测量误差平均值小于1.29%。(2)开展水下海产品检测方法的研究。在综合考虑目标检测算法的精度和速度之后,本文采用了 YOLOv3目标检测算法检测海参并进行感兴趣区域定位,并对检测原理进行了分析。本文对水下机器人采集的大量水下海参图片进行了标注,结合URPC-2019所公布比赛数据集组成了水下海参数据集。通过K-means算法对数据集标注框进行聚类得到新的锚框,本文利用海参数据集借助新的锚框训练检测模型,模型最终检测mAP达到90.46%,通过分析阈值与F1分数的关系,本文最终选用0.5作为阈值,最终召回率达到80.34%。(3)开展水下海产品尺寸自动测量方法的研究。首先采用水下双目相机获取矫正图像与场景深度信息;利用YOLOv3检测模型检测左图像,对海参进行区域定位;对GrabCut算法进行了改进,加入深度信息高斯模型利用共分割方法来对于检测所得边界框内的图像进行分割,将海参与背景进行分离;对于分割到的海参结果,本文提出利用最小包围矩形法寻找最佳尺寸测量点,并通过三角测量求解测量点三维坐标;最终,将两点欧式距离作为尺寸测量结果。实验结果显示,海产品自动测量误差小于4.85%。

关键词：水下立体视觉目标检测视觉测量水下图像分割

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基于点云数据的水下目标三维重构技术研究

基于点云数据的水下目标三维重构技术研究

作者：秦浩哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

无人遥控潜水器(ROV)广泛应用于海洋油气开发、海洋科学考察等领域,但由于ROV属于远程遥控作业,作业人员难以实时感知ROV在水下的相对方位和水下作业态势,影响了ROV作业安全性和作业效率。本文以ROV水下作业场景为主要研究对象,重点开... 详细信息

无人遥控潜水器(ROV)广泛应用于海洋油气开发、海洋科学考察等领域,但由于ROV属于远程遥控作业,作业人员难以实时感知ROV在水下的相对方位和水下作业态势,影响了ROV作业安全性和作业效率。本文以ROV水下作业场景为主要研究对象,重点开展了水下复杂环境的三维重构技术研究,完成了以下工作:(1)在水下图像序列等数据源的优化处理中,本文通过分析数据源中色域空间信息,以及加入混合滤波算法、图像阈值分割算法,建立了一种目标物体图像序列的优化分割方法,实现了对水下数据源的优化处理。(2)在点云数据优化生成中,本文通过采用改进的尺度不变特征变换匹配算法,加入误匹配消除算法,设计了一套基于目标物体图像序列的点云数据生成优化系统,实现了对水下数据源的点云数据优化生成。(3)在点云数据曲面重建中,本文通过采用泊松曲面重构方法,对影响三维模型的各种主要因素进行了对比分析,实现了点云数据的三维重构。本文建立的目标物体图像序列的优化分割方法增强了图像中目标的特征信息以及边缘信息,优化了图像阈值分割的效果,为水下目标物体三维重构提供了高质量的数据源;本文设计的基于图像阈值分割的目标物体图像序列的特征匹配系统验证了在特征点检测中较之其他方法的高效性、鲁棒性,进一步提高了系统生成点云数据的质量。

关键词：点云数据优化水下图像优化水下图像分割三维点云重构