摘要
本发明提供一种基于二次降质的水下显著物体目标检测方法,涉及目标检测技术领域,该方法包括:基于媒介透射分支及导向滤波法对原始图像进行卷积,并通过四叉树算法计算所述原始图像的全局背景光,获得水下增强图;对所述水下增强图进行二次降质无监督学习,获得二次增强图;对所述二次增强图及所述二次增强图对应的二次传输图进行多流特征提取,获得检测网络;通过所述检测网络对待检测图像进行水下显著物体目标检测。本发明能够提升了在复杂水下环境中显著性目标检测的适应性,提高了检测精度及鲁棒性。
技术关键词
四叉树算法
背景光
融合特征
媒介
表达式
图像增强
矩形
ResNet网络
物体
像素
多头注意力机制
RGB特征
深度学习网络
无监督学习
特征提取网络
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分支
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