【摘 要】
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有缆水下机器人ROV是水下工程作业的重要工具，但由于不同水质特性及水中散射折射的影响，ROV水下图像普遍存在失真模糊、分辨率低等问题。为此构建深度分离可变形卷积代替原始卷积，采用高效表达稀疏性的特征提取结构实现对ROV水下目标的特征提取；再运用多深度机制的改进GAN网络生成器和类似马尔可夫架构的判别器建立数据集，增强水下图像；最后构建多项损失函数，提升网络的泛化性能并实现对ROV目标的快速检测。水
【基金项目】
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常州市科技支撑计划项目（CE20212025）； 常州市国际科技合作项目（CZ20210013）；
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有缆水下机器人ROV是水下工程作业的重要工具，但由于不同水质特性及水中散射折射的影响，ROV水下图像普遍存在失真模糊、分辨率低等问题。为此构建深度分离可变形卷积代替原始卷积，采用高效表达稀疏性的特征提取结构实现对ROV水下目标的特征提取；再运用多深度机制的改进GAN网络生成器和类似马尔可夫架构的判别器建立数据集，增强水下图像；最后构建多项损失函数，提升网络的泛化性能并实现对ROV目标的快速检测。水下实验结果表明，该水下图像增强方法提高了ROV目标检测精度，符合预期要求。
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