1、ICS67.120.30CCS B 5054西藏自治区地方标准DB 54/T 03062023西藏特有鱼类动态图像采集技术规范2023-12-18 发布2024-01-18 实施西藏自治区市场监督管理局发 布DB 54/T 03062023I目次前言.II1范围.12规范性引用文件.13术语和定义.14设备要求.24.1水下摄像机.24.2声呐.25图像信息传输技术.26图像处理技术.36.1图像增强.36.2前景提取.3DB 54/T 03062023II前言本文件按照GB/T 1.12020标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本
2、文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由中国水利水电科学研究院提出。本文件由西藏自治区农牧业标准化技术委员会归口。本文件起草单位：中国水利水电科学研究院、华能雅鲁藏布江水电开发投资有限公司、华电西藏能源有限公司、华电金沙江上游水电开发有限公司、华能雅鲁藏布江水电开发投资有限公司加查水电厂。本文件主要起草人：柳春娜、杨佐斌、余凌、赵晋兵、邢伟、李锐、申剑、廖华杰、李健源、朱蒙恩、胡江军、焦虎、吴必朗、韩志强、刘轶、周荣攀、周艳华、王鲁海、严子钧、卢佳。本文件属首次制定。DB54/T 030620231西藏特有鱼类动态图像采集技术规范1范围本文件规定了水下鱼类图像采集设备、图像信息传输、前景目
3、标提取、图像增强的技术要求。本文件适用于西藏区域水域里特有鱼类图像采集。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T4208 外壳防护等级（IP代码）3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。3.1水下摄像机用于水下获取鱼类光学图像的设备。3.2声呐用于水下获取鱼类声学图像的设备。3.3补光灯用于投射给鱼类特定的光，提高监测环境照度的设备。3.4实时传输协议TCP/IP协议体系中的一个应用层协议，定义一对多应用程序有效通过IP网络传送
4、多媒体数据的方式。3.5图像增强有目的地增强图像的整体或局部特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，以达到增强图像视觉效果，提高图像质量的目的。3.6具有色彩保护的多尺度视网膜图像增强算法使图像动态范围压缩、边缘增强和颜色恒常三个方面达到平衡，达到图像的自适应增强。3.7单尺度视网膜图像增强算法通过高速核将入射光照射在反射物体上，形成反射光进入人眼，携带图像细节信息进行增强。DB54/T 0306202323.8循环生成对抗网络通过网络训练迭代，智能地将不同域间的图像进行转换。3.9水下生成对抗网络通过网络训练迭代对抗生成去模糊图像的技术。3.10RGB 颜色系统通过对红(
5、R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及相互之间的叠加得到不同色彩值。4设备要求4.1水下摄像机采用的水下摄像机应满足以下性能参数要求：a)有效像素数量不低于 200 万。b)最大采集帧率不低于 25 fps。c)水下 100 米深度各密封部位能达到 GB/T4208-2017 防水要求。d)具备自动对焦功能。e)适应光线较暗的环境，拥有星光级图像传感器，在 0.02 lx 的照度下依然可以保持全彩画面。f)支持实时传输协议，视频传输速度不低于 25 fps。g)外接供电时可连续工作 5 年及以上。h)自带或另行配置补光灯，补光灯具备自适应开启功能。4.2声呐采用的声呐宜满足以下性能参数
6、要求：a)发射的超声频率不高于 3 MHz。b)水平方向的波束张角不高于 130。c)垂直方向的波束张角不高于 20。d)最大工作范围不小于 20 m。e)最小分辨力不大于 5 mm。5图像信息传输技术5.1采用实时传输协议建立图像采集端（水下摄像机或声呐）和客户端的通讯连接，实现采集的光学或声学视频流实时回传，实时传输帧率应达到 25 fps。实时传输协议宜采用常见的 RTSP（Real TimeStreaming Protocol）、RTMP（Real-Time Messaging Protocol）等协议，满足图像传输的实时性要求。5.2图像信息传输协议宜具备以下信息传输和控制功能：a)
7、客户端连接采集端并发送一个描述命令，流服务器反馈流数量、媒体类型等信息。b)客户端分析流数量、媒体类型等信息，发送传输协议建立命令。c)客户端发送播放命令，服务器上传送媒体流到客户端。d)客户端发送快进、快退和暂停等控制命令。e)客户端发送终止命令结束流媒体会话。DB54/T 0306202335.3图像采集端与客户端宜采用有线连接（光纤连接或六类屏蔽网线连接），确保长期稳定实现数据传输功能。6图像处理技术6.1图像增强6.1.1图像增强的目标是消除原始视频流中噪声和畸变干扰，尽可能的提高观测对象（鱼类）图像清晰度，凸显其外形轮廓、表面纹理等特征。6.1.2采用单尺度视网膜图像增强算法分别设置
8、不同的高斯模糊参数对原始鱼类图像进行图像增强，对不同参数增强所得图像进行平均，得到多尺度 Retinex 图像。6.1.3对多尺度 Retinex 图像进行色彩均衡、归一化、增益和偏差线性加权处理得到预处理图像。6.1.4通过生成对抗网络将预处理图像渲染为水下图像。对抗网络算法宜采用循环生成对抗网络方法。6.1.5通过渲染生成的数据训练水下生成对抗网络将质量比较差畸变较大的水下图像转变为清晰、分辨率较高的高质量图像。6.2前景提取6.2.1采用图像特征分离法获取视频序列图像中每帧图像的图像像素点，并将图像像素点转换为 RGB颜色系统中三个通道的数据。6.2.2根据图像三通道数据确定视频序列图像是否存在前景像素值。6.2.3当视频序列图像中存在前景像素值时，采用无模型自适应控制方法提取得到静态彩色背景图像。6.2.4对视频序列图像和静态彩色背景图像进行差分运算，得到动态前景目标。
