[發明專利]一種用于水下圖像復原的深度學習訓練數據集合成方法

有效

• 申請號: 202110263407.3
• 申請日: 2021-03-11
• 公開（公告）號: CN113012037B
• 公開（公告）日: 2022-08-05
• 發明（設計）人: 馬峻;尹翔宇;陳壽宏;徐翠鋒;郭玲
• 申請（專利權）人: 桂林電子科技大學
• 主分類號: G06T3/00
• 分類號: G06T3/00;G06K9/62;G06N20/00;G06V10/774
• 代理公司: 桂林文必達專利代理事務所(特殊普通合伙) 45134
• 代理人: 白洪

1.一種用于水下圖像復原的深度學習訓練數據集合成方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取現有RGBD數據集，并基于水下圖像參數估計算法計算出真實水下場景對應的RGB顏色數值集合；

基于柏林噪聲生成不均勻的單通道背景光集合，并利用改進的水下光學模型生成多個數據對應的合成水下圖像，其中，多個所述數據為在所述RGBD數據集、所述RGB顏色數值集合和所述單通道背景光集合中隨機抽取的數據；

獲取現有RGBD數據集，并基于水下圖像參數估計算法計算出真實水下場景對應的RGB顏色數值集合，包括：

獲取室內外深度數據集，以及獲取UIEB數據集；

獲取每張所述UIEB數據集的深度信息，并將所述深度信息按照降序排序后，獲取排序第一位上的0.1％的像素中最大值，作為一組像素值符合閾值的RGB顏色數值集合；

獲取現有RGBD數據集，并基于水下圖像參數估計算法計算出真實水下場景對應的RGB顏色數值集合之后，所述方法還包括：

將得到的所述像素值乘以一位以正態分布隨機生成的在±0.1之間的數值；

基于柏林噪聲生成不均勻的單通道背景光集合，并利用改進的水下光學模型生成多個數據對應的合成水下圖像，包括：

將柏林噪聲設置為二維，得到一組不均勻的單通道背景光集合；

基于RGBD圖像數據、RGB顏色數值和單通道背景光，得到添加了不均勻光成分的改進的水下光學模型，其中，所述RGB顏色數值和所述單通道背景光分別在所述RGB顏色數值集合和所述單通道背景光集合中隨機抽取的數據；

設置30％生成的水下圖像中不均勻背景光的成分權重為0，另外70％的所述水下圖像的成分權重為隨機生成的系數值，并根據曝光程度自適應地調節所述系數值；同時根據所述RGBD數據集中對應深度圖，得到傳輸映射；

將對應的圖像和數據代入所述改進的水下光學模型，得到合成水下圖像，其中，所述圖像和數據為RGBD圖像數據、RGB顏色數值、單通道背景光及其權重、傳輸映射；

其中，添加了不均勻背景光項的改進的水下光學模型：

I_c(x)＝J_c(x)T_c(x)+A_c(1-T_c(x))+ηN(x)

其中，x表示像素坐標，c表示顏色通道R、G、B；A_c代表通道c的全局背景光，對每一通道為常量；J_c(x)表示未退化圖像，I_c(x)表示退化后圖像；T_c(x)稱作傳輸映射，即經過距離d(x)前后的能量比例，d(x)表示圖像的深度；η為自適應參數用于控制添加的不均勻成分的權重；考慮存在沒有不均勻光線的水下圖像，設置30％的生成的水下圖像中不均勻背景光成分權重η＝0；其他水下圖像中不均勻背景光權重η為隨機生成的系數值，并根據曝光程度自適應調節該數值；自適應規則由添加不均勻背景光后圖像中新增白色像素占整幅圖像像素數的比例決定；最后，隨機生成衰減系數值，再利用RGBD圖像對應的深度映射d(x)帶入傳輸映射方程得到傳輸映射T_c(x)。