基于改进DCP算法的水下机器人视觉增强
文献类型：期刊论文
| 作者 | 汤忠强; 周波 ; 戴先中; 谷海涛
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| 刊名 | 机器人
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| 出版日期 | 2018 |
| 卷号 | 40期号:2页码:222-230 |
| 关键词 | 水下机器人 视觉增强 图像恢复 暗通道优先 颜色校正 |
| ISSN号 | 1002-0446 |
| 其他题名 | Underwater Robot Visual Enhancements Based on the Improved DCP Algorithm |
| 产权排序 | 2 |
| 通讯作者 | 周波 |
| 中文摘要 | 对水下机器人的视觉增强问题进行了研究,提出了基于改进暗通道优先(IDCP)的图像增强算法对单目视觉图像进行预处理.首先对水下图像的色偏与雾化等现象进行退化建模,然后通过计算亮暗通道的视差来获取图像的景深信息,以精确估计水体的背景颜色,同时计算得到相应的透射图.在此基础上,采取自适应比例因子选择策略对透射图进行后处理以得到具有更高对比度的图像恢复效果.此外,进一步采用颜色校正方法以去除残余色偏,并提高图像的整体亮度.针对水下多场景的实验结果表明,与常规方法相比,本文的IDCP方法能够在纠正色偏的前提下实现具有更高清晰度和亮度的视觉增强效果. |
| 英文摘要 | The visual enhancement problem of underwater robots is studied, and an image enhancement algorithm based on the improved dark channel prior (IDCP) algorithm is proposed to preprocess monocular vision images. Firstly, a degradation model of underwater image color slants and atomization phenomenon is developed. Then, the image of depth information is obtained through calculating the parallax between the brightness channel and the darkness channel to estimate the background color of the water accurately, and the corresponding transmission diagram is computed meanwhile. On this basis, the adaptive scaling factor selection strategy is adopted to postprocess the transmission diagram for the higher contrast image restoration effect. In addition, the color correction method is taken to remove residual color slants and enhance the overall brightness of the image. The experiment results in multiple underwater scenes show that the IDCP method can remove color slants and achieve visual enhancement with better resolution and brightness than the conventional ones. |
| 收录类别 | EI ; CSCD |
| 语种 | 中文 |
| CSCD记录号 | CSCD:6211574 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/21612]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_海洋信息技术装备中心 |
| 作者单位 | 1.东南大学自动化学院复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室 2.中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 汤忠强,周波,戴先中,等. 基于改进DCP算法的水下机器人视觉增强[J]. 机器人,2018,40(2):222-230. |
| APA | 汤忠强,周波,戴先中,&谷海涛.(2018).基于改进DCP算法的水下机器人视觉增强.机器人,40(2),222-230. |
| MLA | 汤忠强,et al."基于改进DCP算法的水下机器人视觉增强".机器人 40.2(2018):222-230. |
入库方式： OAI收割
来源：沈阳自动化研究所
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