申请/专利权人：江苏科技大学

申请日：2024-01-15

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117853889A

主分类号：G06V20/05

分类号：G06V20/05;G06V10/26;G06V10/34;G06V10/36;G06V10/56;G06V10/46;G06V10/44;G06V10/54

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明公开了一种基于图像增强的水下视觉slam优化方法及系统，包括以下步骤：对原始水下图像进行RGB通道分离，计算各通道的通道平均值及对应通道的自适应均衡因子，应用均衡因子补偿各通道后再合并得到颜色补偿图像；采用改进暗通道去雾算法和大律法阈值分割算法处理颜色补偿图像，通过大律法阈值分割算法得到大气光值A后再通过暗通道归一化均值和大气光值A控制透射率得到去雾图像；使用高斯滤波平滑去雾图像，再对原始图像与平滑图像的差异图像进行线性变换得到水下增强图像；将水下增强图像输入视觉slam算法前端视觉里程计和回环检测。本发明能够增强水下图像的整体细节和清晰度，有助于提取更优质的特征点，从而获取更丰富的水下环境的纹理特征，提高视觉里程计的精度。

主权项：1.一种基于图像增强的水下视觉slam优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，对原始水下图像进行RGB通道分离，计算各通道的通道平均值及对应通道的自适应均衡因子，应用自适应均衡因子补偿各通道后再合并RGB通道得到颜色补偿图像；S2，采用改进暗通道去雾算法和大律法阈值分割算法处理颜色补偿图像，所述改进暗通道去雾算法是通过大律法阈值分割算法得到大气光值A后再通过暗通道归一化均值和大气光值A控制透射率得到去雾图像；S3，使用高斯滤波平滑去雾图像，再对原始图像与平滑图像的差异图像进行线性变换得到水下增强图像；S4，将水下增强图像输入视觉slam算法前端进行特征提取、视觉里程计以及回环检测，进而得到优化的位姿和全局地图。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江苏科技大学 一种基于图像增强的水下视觉slam优化方法及系统

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