ICS67.120.30CCSB5054IDB54/T0306—2023前言 2規范性引用文件 3術語和定義 4設備要求 24.1水下攝像機 24.2聲吶 25圖像信息傳輸技術 26圖像處理技術 36.1圖像增強 36.2前景提取 3DB54/T0306—2023本文件按照GB/T1.1—2020《標準化工作導則第1部分：標準化文件的結構和起草規則》的規定起草。請注意本文件的某些內容可能涉及專利。本文件的發布機構不承擔識別專利的責任。本文件由中國水利水電科學研究院提出。本文件由西藏自治區農牧業標準化技術委員會歸口。本文件起草單位：中國水利水電科學研究院、華能雅魯藏布江水電開發投資有限公司、華電西藏能源有限公司、華電金沙江上游水電開發有限公司、華能雅魯藏布江水電開發投資有限公司加查水電廠。本文件主要起草人：柳春娜、楊佐斌、余凌、趙晉兵、邢偉、李銳、申劍、廖華杰、李健源、朱蒙恩、胡江軍、焦虎、吳必朗、韓志強、劉軼、周榮攀、周艷華、王魯海、嚴子鈞、盧佳。本文件屬首次制定。1DB54/T0306—2023西藏特有魚類動態圖像采集技術規范本文件規定了水下魚類圖像采集設備、圖像信息傳輸、前景目標提取、圖像增強的技術要求。本文件適用于西藏區域水域里特有魚類圖像采集。2規范性引用文件下列文件中的內容通過文中的規范性引用而構成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，僅該日期對應的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。GB/T4208外殼防護等級（IP代碼）3術語和定義下列術語和定義適用于本文件。3.1水下攝像機用于水下獲取魚類光學圖像的設備。3.2聲吶用于水下獲取魚類聲學圖像的設備。3.3補光燈用于投射給魚類特定的光，提高監測環境照度的設備。3.4實時傳輸協議TCP/IP協議體系中的一個應用層協議，定義一對多應用程序有效通過IP網絡傳送多媒體數據的方式。3.5圖像增強有目的地增強圖像的整體或局部特征，擴大圖像中不同物體特征之間的差別，抑制不感興趣的特征，以達到增強圖像視覺效果，提高圖像質量的目的。3.6具有色彩保護的多尺度視網膜圖像增強算法使圖像動態范圍壓縮、邊緣增強和顏色恒常三個方面達到平衡，達到圖像的自適應增強。3.7單尺度視網膜圖像增強算法通過高速核將入射光照射在反射物體上，形成反射光進入人眼，攜帶圖像細節信息進行增強。2DB54/T0306—20233.8循環生成對抗網絡通過網絡訓練迭代，智能地將不同域間的圖像進行轉換。3.9水下生成對抗網絡通過網絡訓練迭代對抗生成去模糊圖像的技術。3.10RGB顏色系統通過對紅(R)、綠(G)、藍(B)三個顏色通道的變化以及相互之間的疊加得到不同色彩值。4設備要求4.1水下攝像機采用的水下攝像機應滿足以下性能參數要求：a)有效像素數量不低于200萬。b)最大采集幀率不低于25fps。c)水下100米深度各密封部位能達到GB/T4208-2017防水要求。d)具備自動對焦功能。e)適應光線較暗的環境，擁有星光級圖像傳感器，在0.02lx的照度下依然可以保持全彩畫面。f)支持實時傳輸協議，視頻傳輸速度不低于25fps。g)外接供電時可連續工作5年及以上。h)自帶或另行配置補光燈，補光燈具備自適應開啟功能。4.2聲吶采用的聲吶宜滿足以下性能參數要求：a)發射的超聲頻率不高于3MHz。b)水平方向的波束張角不高于130°。c)垂直方向的波束張角不高于20°。d)最大工作范圍不小于20m。e)最小分辨力不大于5mm。5圖像信息傳輸技術5.1采用實時傳輸協議建立圖像采集端（水下攝像機或聲吶）和客戶端的通訊連接，實現采集的光學或聲學視頻流實時回傳，實時傳輸幀率應達到25fps。實時傳輸協議宜采用常見的RTSP（RealTimeStreamingProtocol）、RTMP（Real-TimeMessagingProtocol）等協議，滿足圖像傳輸的實時性要求。5.2圖像信息傳輸協議宜具備以下信息傳輸和控制功能：a)客戶端連接采集端并發送一個描述命令，流服務器反饋流數量、媒體類型等信息。b)客戶端分析流數量、媒體類型等信息，發送傳輸協議建立命令。c)客戶端發送播放命令，服務器上傳送媒體流到客戶端。d)客戶端發送快進、快退和暫停等控制命令。e)客戶端發送終止命令結束流媒體會話。3DB54/T0306—20235.3圖像采集端與客戶端宜采用有線連接（光纖連接或六類屏蔽網線連接），確保長期穩定實現數據傳輸功能。6圖像處理技術6.1圖像增強6.1.1圖像增強的目標是消除原始視頻流中噪聲和畸變干擾，盡可能的提高觀測對象（魚類）圖像清晰度，凸顯其外形輪廓、表面紋理等特征。6.1.2采用單尺度視網膜圖像增強算法分別設置不同的高斯模糊參數對原始魚類圖像進行圖像增強，對不同參數增強所得圖像進行平均，得到多尺度Retinex圖像。6.1.3對多尺度Retinex圖像進行色彩均衡、歸一化、增益和偏差線性加權處理得到預處理圖像。6.1.4通過生成對抗網絡將預處理圖像渲染為水下圖像。對抗網絡算法宜采用循環生成對抗網絡方法。6.1.5通過渲染生成的數據訓練水下生成對抗網絡將質量比較差畸變較大的水下圖像轉變為清晰、分辨率較高的高質量圖像。6.2前景提取6.2.1采用圖像特征分離法獲取視頻序列圖像中每幀圖像的圖像像素點，并將圖像像素點轉換為RGB顏色系統中三個通