基于偏振成像和显著区域自补偿的水下显著目标检测
Application Research of Computers（2022）
摘要
在浑浊的水下环境中,受水体多重散射以及噪声的影响,造成水下成像质量大幅下降,现有显著性目标检测算法无法满足目标检测准确性的任务需求.因此,提出一种基于偏振成像和显著区域自补偿的水下显著目标检测算法.提出的算法分为两个阶段:采用基于偏振角估计后向散射光的方法去除后向散射的影响,同时引入引导滤波进行水下去噪,再通过PSF函数去除前向散射造成的模糊效应;利用改进的栅格扫描算法结合局部特征描述符识别前景超像素,根据前景超像素生成显著区域对网络进行优化补偿,再结合DeepLabv3+网络生成最终的分割图.在浑浊水下环境进行了多组对比实验结果表明,所提复原算法可以有效地增强目标,提高了目标的对比度和清晰度,所提显著目标检测算法能够准确地检测出水下显著目标,并且可以保留细节信息.结合偏振成像模型的优点,该算法能够较好地克服水下复杂的光学成像环境,并且能快速准确地检测出水下显著目标.
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