| 基于图像增强的水下视频鱼类识别方法 |
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| 引用本文： | 杨文静,陈明,冯国富.基于图像增强的水下视频鱼类识别方法[J].激光与光电子学进展,2021,58(22):286-295. |
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| 作者姓名： | 杨文静 陈明 冯国富 |
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| 作者单位： | 上海海洋大学信息学院,农业农村部渔业信息重点实验室,上海201306 |
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| 摘 要： | 受水下强光衰减或散射的影响,水下图像存在颜色失真、模糊和细节丢失等问题,严重影响水下目标识别的精度.针对上述问题,提出一种面向浑浊水域的图像增强方法和YOLOv4算法相结合的方案.首先使用改进的带颜色恢复的多尺度Retinex算法增强水下图像,然后采用全卷积生成式对抗网络实现图像颜色校正和细节恢复,最后通过YOLOv4算法对增强后的图像进行鱼目标识别.结果 表明,所提出的图像增强方法与YOLOv4算法相结合方案的平均准确率(mAP)可达到89.59％,与原始图像经训练得到的平均准确率相比提高了7.46％,检测速度达到了90 frame/s.
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| 关 键 词： | 成像系统 水下视频 图像增强 全卷积生成式对抗网络 YOLOv4 目标识别 |
Fish Recognition Method for Underwater Video Based on Image Enhancement |
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| Yang Wenjing,Chen Ming,Feng Guofu.Fish Recognition Method for Underwater Video Based on Image Enhancement[J].Laser & Optoelectronics Progress,2021,58(22):286-295. |
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| Authors: | Yang Wenjing Chen Ming Feng Guofu |
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