| 基于改进γ-CLAHE算法的水下机器人图像识别 |
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| 作者姓名： | 成宏达 骆海明 夏庆超 杨灿军 |
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| 作者单位： | 1. 浙江大学宁波研究院，浙江 宁波 3151002. 浙江大学 机械工程学院，浙江 杭州 310027 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(52071292)；浙江省自然科学基金资助项目(LQ20E090008)；宁波市“科技创新2025”重大专项(2021E008) |
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| 摘 要： | 水体及悬浮粒子对光的吸收、折射及反射导致水下图像对比度低及细节模糊，单一图像增强算法难以适用于水下复杂环境识别.为了解决该问题，提出基于小波变换和改进的γ-CLAHE相融合的图像增强算法.通过快速中值滤波去除图像中噪声，向CLAHE算法中加入自适应伽马变换，解决CLAHE算法处理水下图像色彩失真，丢失孤立点、细线，画面突变等问题.利用改进的γ-CLAHE算法处理小波变换分解后的低频部分，增强图像并加快运行速度.通过小波逆变换将γ-CLAHE算法处理后的低频部分和双边滤波处理后的高频部分相融合，得到最终的增强图像.将实验图像同传统CLAHE、Retinex、Singh融合算法的处理图像进行对比，验证本研究算法在水下图像处理方面的有效性和优越性.
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| 关 键 词： | 水下机器人 图像增强 小波变换 自适应伽马变换 CLAHE算法 |
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