【摘 要】
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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
【机 构】
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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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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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