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为水下机器人的单目SLAM实现与评估 - 多种slam实现方式评估

水下图像成像过程与雾天图像类似, 但传统的去雾方法用于水下图像处理效果欠佳。针对水下捕获图像存在颜色衰减严重和蓝(绿)色基调的问题, 提出了一种基于改进暗原色先验和颜色校正的水下图像增强方法。结合光在水下的传播特性, 对空气中的暗原色先验去雾算法进行改进, 在求取水下暗原色通道和图像背景光时考虑红色通道的逆通道; 提出先采用改进的水下暗原色先验法去除后向散射光, 再通过白平衡算法对增强后的水下图像进行颜色校正的方法。实验结果表明, 相比于传统算法, 本文的方法在处理后向散射严重的水下图像时, 可以获得更高的清晰度和对比度。

针对海洋信道中多重散射导致的以脉冲响应为特征的激光脉冲时延展宽问题,采用蒙特卡罗模拟方法和Gamma函数,构建了水下无线激光传输脉冲响应模型。分析海水的光学特性,提出一种多Gamma函数模拟水下信道脉冲响应的闭合表达式。理论分析和建模结果表明:该模型采用4个Gamma函数表示激光脉冲在水下的传输过程,即由于散射作用强弱差异产生的4条长度不同的路径。其中前3条以散射级数低、光程较短的准弹道光路径为主,最后1条为散射级数高且多重散射光占主体的路径。同时通过对比验证了所提模型的准确性和优异性,采用该模型对不同系统参数下激光传输脉冲响应进行建模,其结果很好地描述了激光脉冲水下散射特性和脉冲时延展宽特性。

水下退化图像整理

水下图像数据集Realworld-Underwater-Image-Enhancement-RUIE-Benchma，可以参考博文从github下载，此资源仅作备用下载

针对水下无线传感网络能量效率低、生命周期短的问题，提出了一种负载均衡且能量高效的水下分簇（load balanced and energy efficient underwater clustering,LBEEUC）协议。该算法在分簇过程中首先根据节点的经验负载来确定节点所在区域簇头的比例，使经验负载大的区域分布较多的簇头，分担数据转发的任务，均衡网络的能耗；其次在节点入簇时，在簇内设置中继节点，用于均衡远离簇头节点的传输能耗，并提前进行数据融合，减少数据冗余；最后在建立簇间路由时，利用Q 学习算法根据路径消耗的总能量最小的原则选择最优传输路径。仿真结果表明，本算法有效地均衡了网络的能耗，提高了能量利用效率，进而提高了网络的生存时间。

为了保证水下三维无线传感器网络对监测区域的高覆盖率，并减少网络中节点数量以降低组网成本，选用体心立方格结构进行传感器节点的部署。为了将节点收集到的信息高效地传递给网络使用者，提出了一种体心立方格部署下的网络路由协议。该协议基于节点位置与能量信息计算对数据包的转发概率，在保证数据包高投递率的同时减少冲突的发生；利用后续转发节点的反馈信息检测网络空洞的出现，并通过控制发送功率来改变节点的通信范围以穿越空洞。仿真结果表明，在保证网络连通性及数据包投递率的同时，该协议能够提高网络能量利用效率、平衡节点的能量消耗。

提出一种基于分层的水下传感器网络路由协议（layered-DBR, layered-depth based routing）。节点进行一次信息广播后，只允许指定深度范围内的节点进行消息接收，以达到控制网络副本的目的，最终建立与网络冗余相关的网络分层模型。在分层网络中，节点首先需要计算消息转发前后的相对深度距离与相对剩余能量，进而计算出消息的转发概率。同时，建立一种消息队列管理机制，该队列同时具有消息转发管理和历史记录管理的功能，并给出消息的入列和出列方法。仿真实验表明，layered-DBR能够有效地控制网络冗余，与DBR和Flooding算法相比，layered-DBR能有效地减少网络能耗，延长网络寿命。

2018-2019年春季学期课程，总共四次作业。压缩包内有后三次的作业报告和相关代码。因为第一次作业过于简单，所以压缩包内没有包含 内容是本人的报告，没有版权