【摘 要】
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随着我国经济快速发展和对外开放逐步扩大,国家战略利益和战略空间不断向海洋拓展和延伸,对海洋科技发展的需求显著提升。基于水下目标光学图像数据的目标识别在海洋信息感知中起到至关重要的作用,针对如鱼类和水下航行器等声学静谧目标,水下光学图像识别作为关键技术受到广泛关注。然而,受水下特殊成像环境的限制,水下图像存在对比度低、细节模糊和颜色失真等现象,影响目标识别的效率和准确性。深度学习通过挖掘图像中的高维
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随着我国经济快速发展和对外开放逐步扩大,国家战略利益和战略空间不断向海洋拓展和延伸,对海洋科技发展的需求显著提升。基于水下目标光学图像数据的目标识别在海洋信息感知中起到至关重要的作用,针对如鱼类和水下航行器等声学静谧目标,水下光学图像识别作为关键技术受到广泛关注。然而,受水下特殊成像环境的限制,水下图像存在对比度低、细节模糊和颜色失真等现象,影响目标识别的效率和准确性。深度学习通过挖掘图像中的高维信息,智能学习更符合非线性模型的权重参数,可实现水下目标图像增强和有效识别。因此,本文通过研究基于深度学习方法的水下目标图像增强和水下目标鱼类图像识别等关键技术,解决由于水下图像失真以及鱼类物种多样性特点引起的识别错误率增大问题。论文的主要研究工作与创新性如下:(1)针对水下声学静谧目标,分析了其光学图像在水中退化的原因,研究了基于传统模型和深度学习的水下目标图像增强和识别方法,给出了基于深度学习的水下目标图像增强算法和识别算法,以及在鱼类光学图像识别中的应用,总结了深度学习在水下声学静谧目标识别中的优势。(2)针对水下图像对比度低、细节模糊及颜色偏差大的问题,设计了一种基于卷积神经网络(CNN)的双边特征融合模型(Bilateral-Net)。模型的特征融合模块构造了两条卷积链路以加强图像细节特征;对比度增强模块引入混合域自注意力机制自适应优化图像对比度;多维损失函数融合了图像像素点、图像感知、图像结构以及颜色信息,以保证网络模型能够有针对性地增强水下图像。仿真和实验结果表明,所建增强模型能够有效提升水下图像质量,实现了水下图像增强。(3)针对水下鱼类目标光学图像类间差异小类内差异大的问题,提出了 FishResNet18水下目标图像识别模型。通过对WildFish数据集进行数据增强等实现了类别数量平衡化,形成了涵盖类内不同角度、不同时期以及类间存在极大相似性的Fish13图像数据集;将非对称卷积和注意力机制引入深度残差网络(ResNet)中,设计了基于通道和空间域的注意残差模块,提取鱼类图像重要特征,降低CNN的退化现象。利用所建的Bilateral-Net水下图像增强模型和FishResNet18水下目标图像识别模型,进行鱼类目标识别实验,识别率达到97.8%,验证了所提方法的有效性,且具有良好的泛化能力。
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