一种基于小波域视觉增强的机器人低光抓取检测方法

本发明属于计算机视觉与智能机器人技术领域，具体涉及一种基于小波域视觉增强的机器人低光抓取检测方法。为解决在低光环境下传统的增强方法会破坏关于抓取检测相关特征从而导致抓取检测结果准确率低的问题，本发明采集低光图像，获取RGB和深度图信息，并对抓取框进行标注，形成成对的“低光图像‑正常光图像‑深度图像‑抓取标注信息”的数据对，制作了一个特定的低光抓取检测数据集，以及引入小波域实施融合变换，有助于噪声的过滤与模型特征的学习。此外，使用边缘注意力模块与特征引导模块使模型更多地关注于抓取图像边缘信息的提取，有助于提高抓取检测任务的算法精度。