一种基于遗传算法的水下多退化图像增强与目标识别联合优化方法

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一种基于遗传算法的水下多退化图像增强与目标识别联合优化方法
申请号:CN202411618297
申请日期:2024-11-13
公开号:CN119478649B
公开日期:2025-09-02
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于遗传算法的水下多退化图像增强与目标识别联合优化方法,涉及水下图像增强和水下目标识别领域,方法包括搭建水下机器人目标识别系统,获取水下事件相机数据,对水下事件相机数据处理得到样本数据集;采用遗传算法初始化得到初代种群即初始增强参数;采用初始增强参数对环境信息进行初始增强得到初始增强图像数据集;以YOLOv5为基本框架,构建水下目标识别算法模型,得到水下目标检测平均精度mAP;以水下目标检测平均精度mAP为遗传学算法适应度值,采用遗传算法对水下多退化图像增强模块的增强参数进行优化,进而得到目标增强参数对环境信息进行增强得到目标增强图像,同时实现图像增强和有效识别的目的。
技术关键词
联合优化方法 遗传算法 颜色校正 伽马校正 事件相机 水下机器人 伽玛校正方法 表达式 图像去雾 识别算法 拉普拉斯金字塔 参数 图像增强算法 染色体 Retinex理论 序列 样本 事件流