[发明专利]一种海上全景去雾目标识别方法

权利要求书

1.一种海上全景去雾目标识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：通过多个摄像头模组联动，获取海面目标周围360度全景真实雾气图像，进行预处理形成标准RGB图像；

S2：对S1中得到的标准RGB图像采用优化的对比度算法确定最优透过率，消除颜色失真，提高对比度和清晰度；

S3：对S2中得到的图像通过颜色平衡算法减轻颜色偏移；

S4：对S3中得到的图像进行图像彩色直方图拉伸，提高去雾图像的亮度和对比度；

S5：通过360度全景视频拼接算法对S4中得到的图像进行自动拼接，并根据全景视频效果进行黑边剪裁，并将处理后的全景视频在显示器中显示；

S6：对S5中得到的全景视频图像进行关键帧截取，通过目标识别网络提取关键帧图像中的信息特征，并对信息特征进行处理，最终通过目标识别网络对海上目标进行识别及定位。

2.根据权利要求1所述的一种海上全景去雾目标识别方法，其特征在于，所述S1中获取RGB图像的方法为：通过有雾图像的复原模型获取RGB图像，其中有雾图像的复原模型可描述为：

I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x))

其中，I(x)为待去雾图像，J(x)为恢复的无雾的图像，A为周围环境的背景光，t(x)为图像透射率。

3.根据权利要求2所述的一种海上全景去雾目标识别方法，其特征在于，所述S2中采用优化的对比度算法确定最优透过率的具体步骤包括：

S21：通过复原模型获取的RGB格式的雾气图像：

其中，I(x)＝[I_r(x)，I_g(x)，I_b(x)]^T摄像头传感器接收到的RGB图像；J(x)＝[J_r(x)，J_g(x)，J_b(x)]^T表示恢复后的图像；A＝[A_r，A_g，A_b]^T表示周围环境的背景光；t(x)为图像透射率，由场景点到摄像机传感器的距离决定，t(x)与场景的深度成反比；

S22：采用四叉树空间划分方法对背景光进行逐层搜索，来计算周围环境的背景光。

4.根据权利要求3所述的一种海上全景去雾目标识别方法，其特征在于，所述S22中计算周围环境背景光的具体方法为：首先将图像划分为四个区域，然后计算四个区域像素的方差，并确定最小方差，在方差最小的区域重复除法运算，直到所选区域的大小小于预定义的阈值，分割才会停止，阈值设为n*0.001，其中n为图像中的像素总数。

5.根据权利要求1所述的一种海上全景去雾目标识别方法，其特征在于，所述S3中颜色平衡算法的具体步骤包括：

S31：首先计算出R、G、B三个通道分量的平均单通道值，分别用m_R、m_G、m_B表示，可以得到R、G、B三个通道的平均单通道值的平均标量值为：

m_ave＝(m_R+m_G+m_B)/3

S32.单道平均值m_R、m_G、m_B与平均标量值m_ave的差值可确定为：

S33.最终将R、G、B三个通道的单通道值移动到相似的位置：