Resumen

El procesamiento de imágenes submarinas es un subtema difícil en el campo de la visión por computadora debido al complejo entorno submarino. Dado que la luz es absorbida y dispersada, las imágenes submarinas presentan muchas distorsiones como subexposición, falta de nitidez y dominante de color. La baja calidad dificulta el procesamiento posterior como la clasificación de imágenes, detección de objetos o segmentación. En este artículo, proponemos un método para recolectar pares de imágenes submarinas colocando dos tanques frente a la cámara. Debido a los datos de entrenamiento de alta calidad, el algoritmo de restauración propuesto basado en aprendizaje profundo logra resultados inspiradores para imágenes submarinas tomadas en un entorno de poca luz. El método propuesto resuelve dos de los problemas más desafiantes para las imágenes submarinas: oscuridad y falta de nitidez. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto supera a la mayoría de los otros métodos.

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Procesamiento de imágenes submarinas; Visión por computadora; Distorsiones; Imágenes submarinas; Aprendizaje profundo; Algoritmo de restauración
• Keywords:Underwater image processing; Computer vision; Distortions; Underwater images; Deep learning; Restoration algorithm