[发明专利]一种仿生机器鱼水下视觉图像增强方法及系统

说明书

本发明公开了一种仿生机器鱼水下视觉图像增强方法及系统，包括：利用仿生机器鱼获取原始目标图像；对原始目标图像采用非线性映射的方式进行预处理；将原始目标图像输入到预先训练好的深度卷积生成对抗网络DCGAN中，输出增强后的初始目标图像。

技术领域

本申请涉及图像增强技术领域，特别是涉及一种仿生机器鱼水下视觉图像增强方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提到了与本申请相关的背景技术，并不必然构成现有技术。

近年来，随着陆地资源匮乏日益严重，人们越来越多的关注到丰富的海洋资源。由于原有的水下检测、作业、运载装置难以满足复杂水下作业任务的需求，因此加速了水下机器人的研发工作。仿生机器鱼作为鱼类推进机理和机器人技术的结合点，为研制新型的水下航行器提供了一种新思路，具有重要的研究价值和应用前景。

在进行水下检测、作业等任务时，需要用到机器鱼视觉来满足进行复杂情况的任务需求。发明人发现，现阶段仿生机器鱼视觉，由于受到水下光照、水下环境、水体质量等因素影响，尚不能很好的将摄像头获取到的画面清晰的呈现出来，导致仿生机器鱼视觉效果不好。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本申请提供了一种仿生机器鱼水下视觉图像增强方法及系统；

第一方面，本申请提供了一种仿生机器鱼水下视觉图像增强方法；

一种仿生机器鱼水下视觉图像增强方法，包括：

利用仿生机器鱼获取原始目标图像；

对原始目标图像采用非线性映射的方式进行预处理；

将原始目标图像输入到预先训练好的深度卷积生成对抗网络DCGAN中，输出增强后的初始目标图像。

第二方面，本申请提供了一种仿生机器鱼水下视觉图像增强系统；

一种仿生机器鱼水下视觉图像增强系统，包括：

获取模块，其被配置为：利用仿生机器鱼获取原始目标图像；

预处理模块，其被配置为：对原始目标图像采用非线性映射的方式进行预处理；

输出模块，其被配置为：将原始目标图像输入到预先训练好的深度卷积生成对抗网络DCGAN中，输出增强后的初始目标图像。

第三方面，本申请还提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器、一个或多个存储器、以及一个或多个计算机程序；其中，处理器与存储器连接，上述一个或多个计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，该处理器执行该存储器存储的一个或多个计算机程序，以使电子设备执行上述第一方面所述的方法。

第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成第一方面所述的方法。

第五方面，本申请还提供了一种控制器，其采用上述第一方面中的步骤，对仿生机器鱼进行水下视觉的增强。

第六方面，本申请还提供了一种仿生机器鱼，其包括第五方面的控制器。

与现有技术相比，本申请的有益效果是：

该方法利用具有U-Net结构的深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional GAN,DCGAN)，通过利用低照度的图像生成的图像与真实照度图像拟合的方法，实现了图像的增强。

让仿生机器鱼能够在对图像对摄像头所获取的视觉图像进行优化，从而精细准确地输出仿生机器鱼当前所获取的视觉信息，提高了机器鱼视觉系统的可靠性与适用性，从而准确地输出水下仿生机器鱼获取的画面，更好地观察水下环境，执行复杂任务。

附图说明