一种基于深度学习的水下特征识别与跟踪研究

本发明涉及水下图像处理技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的水下特征识别与跟踪研究，本发明通过从图像信息处理的角度进行分析，以提高图像处理质量，同时采用自适应对比度增强与限制对比度自适应直方图均衡化相结合的算法，提升图像对比度，突出特征边缘信息，以及通过去噪模板的方法对所述增强特征图像进行去噪处理，有效抑制水下图像中的噪声干扰，以便为后续特征识别提供数据支撑，有助于提高水下特征识别精度，且基于最优的YOLOv8网络模型从滤波优化特征图像提取水下焊缝特征信息，进而提高特征识别精度和准确性，且通过特征信息映射的方式对激光传感器姿态进行校准，以提高特征跟踪准确性。