基于GAN的水下机器人图像实时修复与目标识别方法

本发明涉及水下机器人视觉处理技术领域，公开了基于GAN的水下机器人‌图像实时修复与目标识别方法。该方法通过采集水下机器人光学传感器获取的原始图像序列，提取每帧图像的退化特征，包括散射噪声分布、色彩失真参数及运动模糊强度。将原始图像序列输入网络，基于退化特征逐帧生成修复图像，同时提取修复图像的局部结构一致性特征与全局语义连贯性特征。采用级联分类器对修复图像进行多尺度目标检测，结合局部结构特征与全局语义特征，输出目标边界框及类别标签。根据目标边界框的空间分布密度，动态调整修复区域的优先级，实现修复结果与目标识别结果的同步输出。该方法能够有效提升水下图像质量及目标识别精度。