深海採鉱機向けリアルタイム小型イメージングシステムの研究開発

深海采矿设备实时紧凑成像系统研发

基本信息

批准号：
15F15077
负责人：
芹川聖一
金额：
$ 1.47万
依托单位：
Kyushu Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2015
资助国家：
日本
起止时间：
2015-04-24 至 2017-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-15F15077/
关键词：
深海イメージング超解像画像計測深海採鉱機イメージング

项目摘要

深海採鉱機向けリアルタイム小型イメージングシステムの研究開発を研究課題としている。平成28年度には研究課題に関連して下記の研究を実施し，極めて良好な結果を得た。(1) 深海採鉱機械には大きな装置を取り付けることができず、採鉱時のノイズが多いため、ソナーで撮った画像の解像度が低い。本研究では、検知範囲を採鉱機周辺の小規模な範囲に限定することにより、LED光源と高解像度４Kカメラを用いた観測システムを構築した。取得画像と提案する粉塵除去アルゴリズムを組み合わせることによって、光が全く届かない深海まで使用可能な装置を開発した。(2) 申請者らの水中実験においても近赤外線の高い透過性が示されており、近赤外線センサを用いることによって深海採掘機操作時の粉麈の影響を可視光領域より抑えることができた。さらに、従来法を改良し赤外線用粉塵除去アルゴリズムを開発することによって、更なる画質改善が示唆した。(3) 先行研究では、深海画像の特有な光の散乱や色の退化や粉麈の影響による劣化をスペクトル特性法、重み付きフィルター法、照明の照度不均一さを口径食除去法により改善する新たな画像改善モデルを作成した。海水の特徴、地形、浮遊物、土煙の濁りの影響などを考慮した構成となっているため、効率的に深海画像復元することができた。このシステムは深海底の中高濃度濁度（～20mg/L）やネフェロイド層で撮影の可視化することができた。(4) 深海４Kビデオカメラで海底を撮影した画像の殆どが解像度の高いものである。しかし、高速リアルタイム通信のため、伝送できる画像のサイズが制限されている。採鉱母船の監視モニターは低解像度の画像を拡大表示するため、低解像度の画像から精細な高解像度の画像を生成する超解像技術が注目されている。本研究では、先行研究で提案した画像超解像技術を再検討し、ノイズ画像に対する超解像技術を開発した。

他的研究课题是深海采矿设备实时紧凑成像系统的研发。 2016年，我们针对该研究课题进行了如下研究，并取得了非常好的成果。 (1)深海采矿机无法附加大型设备，采矿时噪声较大，声呐拍摄图像分辨率较低。在这项研究中，我们通过将检测范围限制在采矿机周围的小区域，使用 LED 光源和高分辨率 4K 摄像机构建了一个观察系统。通过将获取的图像与所提出的除尘算法相结合，我们开发了一种即使在光线无法到达的深海中也可以使用的设备。 (2)申请人的水下实验也显示出高近红外穿透力，并且通过使用近红外传感器，与可见光范围相比，可以抑制深海挖掘机操作时粉末的影响。此外，通过改进传统方法并开发红外除尘算法，建议进一步提高图像质量。（3）在前期的研究中，我们利用光谱特征法、加权滤波法、渐晕去除法来改善深海图像中的照度不均匀性，通过利用光谱特征法、加权滤波法、渐晕去除法来减少特征光创建了一种新的图像改善模型。该系统的配置考虑了海水、地形、漂浮物的特性以及灰尘浑浊度的影响，使得有效地恢复深海图像成为可能。该系统能够可视化深海海底中高浓度的浊度（~20 mg/L）和肾球层。（4）深海4K摄像机拍摄的海底图像大多具有高分辨率。然而，由于高速实时通信，可以传输的图像大小受到限制。采矿母船上的显示器放大并显示低分辨率图像，因此从低分辨率图像生成详细高分辨率图像的超分辨率技术引起了人们的关注。在本研究中，我们重新审视了之前研究中提出的图像超分辨率技术，并开发了一种针对噪声图像的超分辨率技术。

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

FDCNet: Filtering deep convolutional network for marine organism classification

FDCNet：用于海洋生物分类的过滤深度卷积网络

DOI：
10.1007/s11042-017-4585-1
发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
3.6
作者：
Huimin Lu; Yujie Li; Tomoki Uemura; Zongyuan Ge; Xing Xu; Li He; Seiichi Serikawa; Hyoungseop Kim
通讯作者：
Hyoungseop Kim

Underwater image enhancement method using weighted guided trigonometric filtering and artificial light correction

基于加权引导三角滤波和人工光校正的水下图像增强方法

DOI：
10.1016/j.jvcir.2016.03.029
发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
2.6
作者：
Huimin Lu; Yujie Li; Xing Xu; Jianru Li; Zhifei Liu; Xin Li; Jianmin Yang; Seiichi Serikawa
通讯作者：
Seiichi Serikawa

Enhancing algorithm based on underwater optical imaging model and guided image filters

基于水下光学成像模型和引导图像滤波器的增强算法