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申请/专利权人：桂林慧谷人工智能产业技术研究院

摘要：本发明公开了一种结合图像增强的水下海参检测方法，步骤为：1）对获取的水下海参图像进行人工标注，得到标注后的图像；2）将标注后的海参图像转换成VOC2007格式数据，得到标注后的数据；3）获取海参图像并对图像进行预处理，得到增强的图像；4）使用k均值聚类算法将检测网络yolov4网络模型的先验框修改为对应的尺度，再将对应最大和最小的尺度取平均值替换中间值；5）对需要识别的图像进行预处理，得到增强的图像；6）将标注后的数据和预处理得到的图像作为训练数据，对网络模型训练，得到训练后的模型；7）将增强后的图像输入训练完成后的模型中对图像进行识别。该方法通过图像增强提高水下图像清晰度，减小对海参的识别难度。

主权项：1.一种结合图像增强的水下海参检测方法，其特征在于，包括如下步骤：1将获取的水下海参图像通过labelme框出目标以及目标位置再用生成对应的JSON文件的方法对海参图像进行人工标注，得到标注后的图像；2将标注后的海参图像转换成VOC2007格式数据，得到标注后的数据；3获取海参图像并对图像进行预处理，得到增强的图像；4使用k均值聚类算法将检测网络yolov4网络模型的先验框修改为对应的尺度，再将对应最大和最小的尺度取平均值替换中间值；5对需要识别的图像进行预处理，得到增强的图像；6将步骤2得到的标注后的数据和步骤3预处理得到的图像作为训练数据，对步骤4中的网络模型训练，得到训练后的模型；7将步骤5增强后的图像输入训练完成后的模型中对图像进行识别；步骤3和步骤5中，所述的预处理，是将图像拆分成R、G、B三个通道并进行改善的对比度拉伸；再将RGB色彩空间转换为HSV和HSI色彩空间，将这两个色彩空间增强图作为待融合分量，进行融合，具体步骤如下：a假设Ii,j是一副大小为M×N的图像，其中，i＝1,2,...,Μ；j＝1,2,...,N；将图像拆分成R、G、B三个通道，三通道中的红、绿、蓝三种颜色的值分别用IRi,j、IGi,j、IBi,j表示，则每个通道像素的平均值分别为Ravg、Gavg、Bavg： 在水下有Ravg＜＜Gavg且Ravg＜＜Gavg，将红通道设为通道3，蓝通道和绿通道设为通道1和通道2；b对三个通道进行拉伸：对于通道1和通道2，其拉伸公式如下：Po＝Pi-a×b-ac-d+d其中Po和Pi分别为输出和输入图像的像素，c和d分别表示输出图像中的像素最大值和最小值，a和b分别表示输入图像中像素最小值和最大值；对于通道3，其拉伸公式如下： 其中Po和Pi分别为输出和输入图像的像素，c表示输出图像中的像素最大值，a表示输入图像中像素最小值；c再将RGB色彩空间转换为HSI和HSV色彩空间，在HSI色彩空间进行对比度拉伸，其拉伸公式如下： 其中a是输入图像像素的最小值，b是输入图像像素的最大值，y是拉伸后的像素值，x是输入图的像素值；d在HSV色彩空间进行伽马校正，其校正公式如下：Tl＝lmaxllmaxγ其中lmax是输入图像像素的最大强度，γ取值为0.5；e将HSI和HSV两个色彩空间的增强图作为待融合分量，进行融合，得到增强的图片。

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