[发明专利]一种用于水下AUV的视频图像实时增强方法

权利要求书

1.一种用于水下AUV的视频图像实时增强方法，其特征在于，包括：

构建生成对抗网络并训练生成对抗网络；

采集水下图像数据作为生成对抗网络的输入，利用训练完成的生成对抗网络生成水下畸变图像对应的清晰图像，再输出为视频流，实现对水下图像的实时增强。

2.根据权利要求1所述的一种用于水下AUV的视频图像实时增强方法，其特征在于，生成对抗网络的构建方法包括：

采用生成器网络和判别器网络构建生成对抗网络，其中，所述生成器网络用于生成水下畸变图像的增强图像，所述判别器网络用于判别生成器生成的图像是真实图像还是生成图像。

3.根据权利要求2所述的一种用于水下AUV的视频图像实时增强方法，其特征在于，所述生成器网络由编码器和解码器构成，所述编码器和解码器每层由一个ResInBlock构成，所述编码器和解码器镜像连接。

4.根据权利要求3所述的一种用于水下AUV的视频图像实时增强方法，其特征在于，所述ResInBlock是由多个卷积层构成的拓扑结构，前向通道由n个3x3卷积层串联并使用多次残差结构组成，其中n由ResInBlock所在层的深度决定，最终输出由ResInBlock的输入经1x1卷积后与前向通道的输出结果相加形成。

5.根据权利要求2所述的一种用于水下AUV的视频图像实时增强方法，其特征在于，所述判别器网络采用马尔科夫判别器，所述马尔科夫判别器使用4个步长为2的4x4卷积层串联，所述马尔科夫判别器输出矩阵的均值作为real/fake的输出。

6.根据权利要求1所述的一种用于水下AUV的视频图像实时增强方法，其特征在于，生成对抗网络的训练方法包括：

固定生成器网络的参数，先训练判别器网络，让判别器网络能够分辨生成对抗网络的输入数据是来自于真实数据还是生成数据；

当判别器网络训练完成后，固定判别器网络的参数，训练生成器网络，让生成器网络生成的图像能够最小化真实数据和生成数据的差异；

经过多次迭代，直到生成器网络和判别器网络达到纳什均衡。

7.根据权利要求6所述的一种用于水下AUV的视频图像实时增强方法，其特征在于，采集水下图像数据作为生成对抗网络的输入，利用训练完成的生成对抗网络生成水下畸变图像对应的清晰图像，再输出为视频流，实现对水下图像的实时增强的方法包括：

在Jetson Nano平台上利用外设摄像头采集水下图像数据，将摄像头采集的数据流中的每一帧作为生成对抗网络的输入，利用训练完成的生成器网络生成水下畸变图像对应的清晰图像，再输出为视频流，实现对水下图像的实时增强。