应用于水下机器人的快速深海图像复原算法

由于海水吸收和水中悬浮颗粒散射，水下机器人通过人造光源获得的深海图像普遍存在模糊、色偏和清晰度低等问题。围绕深海图像快速精准复原所需解决的关键问题，首先建立真实深海图像数据集，分析深海图像的成像特点，基于图像特征的统计结果提出一种线性景深模型，然后通过有监督方法进行模型参数辨识，最后根据景深模型分别快速估计出原始图像的传输地图和背景光，进而有效避免累计误差，实现深海图像的有效复原。实验结果表明，所提算法在图像复原结果、有效性、质量和实时性指标上均优于同类算法，在Nvidia Jetson TX2嵌入式设备上处理600 pixel×800 pixel大小的图像，平均复原速度是4种优秀水下图像增强算法中最快的3.08倍。