CN116309203A - 一种偏振视觉自适应增强的无人平台运动估计方法和装置 - Google Patents

一种偏振视觉自适应增强的无人平台运动估计方法和装置 Download PDF

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CN116309203A CN202310567952.0A CN202310567952A CN116309203A CN 116309203 A CN116309203 A CN 116309203A CN 202310567952 A CN202310567952 A CN 202310567952A CN 116309203 A CN116309203 A CN 116309203A
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Abstract

本申请涉及一种偏振视觉自适应增强的无人平台运动估计方法和装置。所述方法包括：通过根据预设的布谷鸟算法中的初始参数、限制对比度自适应直方图均衡化算法的超参数寻优范围，基于布谷鸟算法构建限制对比度自适应直方图均衡化算法超参数的优化函数进行参数寻优，确定优化后的超参数，进而得到优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法；根据优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法对原始偏振图像进行均衡化处理，得到均衡化偏振图像；根据均衡化偏振图像进行载体无人平台的运动估计。本发明在显著的恢复远场景的可见度时，减少了近距离信息的丢失，提升了无人平台在恶劣天气条件下的探测能力。

Description

一种偏振视觉自适应增强的无人平台运动估计方法和装置
技术领域
本申请涉及仿生导航领域，特别是涉及一种偏振视觉自适应增强的无人平台运动估计方法和装置。
背景技术
由于雾霾等散射颗粒散射太阳光形成的大气光都具有部分偏振特性，偏振光信息不仅能提供二维空间的光强信息，还可以得到场景的偏振信息。偏振信息增强技术适用于各种场景的各类雾霾天气成像，反伪装、抗干扰、提高对目标的探测距离以及目标分类等，应用范围广泛。另外，该偏振去雾技术还具有细节保真度高、处理速度快及成本低廉等优势。
目前一些经典的去雾算法可以解决近处场景去雾的目的，是去雾的一大优势，但不足之处也在于此，对近场景的处理效果远胜于远场景的处理效果，远场景的处理效果不够理想， 因此，从以上观察可以得到结论：雾在长距离中的状态与短距离中的状态大不相同。以显著的恢复远场景的可见度时，一些短距离信息可能不得不丢失。因此，现有技术存在效果不佳的问题。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够从雾霾图像中同时恢复远近场景的目标信息的偏振视觉自适应增强的无人平台运动估计方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种偏振视觉自适应增强的无人平台运动估计方法，所述方法包括：
获取待检测场景的原始偏振图像；
获取预设的布谷鸟算法中的初始参数和限制对比度自适应直方图均衡化算法的超参数寻优范围；其中，待优化的超参数包括CL参数和NT参数，所述CL参数为控制噪声放大的数值的参数，所述NT参数为控制非重叠子区域的数量的参数；
根据所述布谷鸟算法中的初始参数、所述限制对比度自适应直方图均衡化算法的超参数寻优范围，基于布谷鸟算法构建限制对比度自适应直方图均衡化算法超参数的优化函数进行参数寻优，确定优化后的超参数，进而得到优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法；
根据所述优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法对所述原始偏振图像进行均衡化处理，得到均衡化偏振图像；
根据所述均衡化偏振图像进行载体无人平台的运动估计。
在其中一个实施例中，还包括：基于布谷鸟算法构建限制对比度自适应直方图均衡化算法超参数的优化函数进行参数寻优；所述优化函数为：
Figure SMS_1
；
其中，
Figure SMS_2
为所述原始偏振图像，/>
Figure SMS_3
，/>
Figure SMS_4
，/>
Figure SMS_5
为所述优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法的最优参数组合。
在其中一个实施例中，还包括：通过基于偏振图像质量评价指标精度的适应度函数对所述均衡化偏振图像进行评价，得到所述均衡化偏振图像的质量值。
在其中一个实施例中，还包括：根据所述优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法对所述原始偏振图像进行均衡化处理，得到均衡化偏振图像；所述均衡化偏振图像包括
Figure SMS_8
、/>
Figure SMS_10
、/>
Figure SMS_12
、/>
Figure SMS_7
偏振角下的偏振图像，分别记为/>
Figure SMS_9
，/>
Figure SMS_11
，/>
Figure SMS_13
，/>
Figure SMS_6
。
在其中一个实施例中，还包括：根据所述均衡化偏振图像确定误差分量的映射为：
Figure SMS_14
；
根据所述误差分量的映射确定其平均绝对能量：
Figure SMS_15
；
其中，
Figure SMS_16
是图像的像素数，/>
Figure SMS_17
，/>
Figure SMS_18
；
构建基于偏振图像质量评价指标精度的适应度函数，根据所述适应度函数对所述均衡化偏振图像进行评价，得到所述均衡化偏振图像的质量值为：
Figure SMS_19
；
其中，
Figure SMS_20
为偏振图像质量评价指标精度，/>
Figure SMS_21
为四幅偏振图像的位深度。
在其中一个实施例中，还包括：若所述均衡化偏振图像的质量值高于预设阈值，则根据所述均衡化偏振图像进行载体无人平台的运动估计；
否则，对所述均衡化偏振图像进行高斯曲率滤波优化，通过优化后的所述均衡化偏振图像进行载体无人平台的运动估计。在其中一个实施例中，还包括：所述限制对比度自适应直方图均衡化算法的超参数寻优范围为：
Figure SMS_22
，/>
Figure SMS_23
。
一种偏振视觉自适应增强的无人平台运动估计装置，所述装置包括：
原始偏振图像获取模块，用于获取待检测场景的原始偏振图像；
参数设置模块，用于获取预设的布谷鸟算法中的初始参数和限制对比度自适应直方图均衡化算法的超参数寻优范围；其中，待优化的超参数包括CL参数和NT参数，所述CL参数为控制噪声放大的数值的参数，所述NT参数为控制非重叠子区域的数量的参数；
优化函数确定模块，用于根据所述布谷鸟算法中的初始参数、所述限制对比度自适应直方图均衡化算法的超参数寻优范围，基于布谷鸟算法构建限制对比度自适应直方图均衡化算法超参数的优化函数进行参数寻优，确定优化后的超参数，进而得到优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法；
图像优化模块，用于根据所述优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法对所述原始偏振图像进行均衡化处理，得到均衡化偏振图像；
运动估计模块，用于根据所述均衡化偏振图像进行载体无人平台的运动估计。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
获取待检测场景的原始偏振图像；
获取预设的布谷鸟算法中的初始参数和限制对比度自适应直方图均衡化算法的超参数寻优范围；其中，待优化的超参数包括CL参数和NT参数，所述CL参数为控制噪声放大的数值的参数，所述NT参数为控制非重叠子区域的数量的参数；
根据所述布谷鸟算法中的初始参数、所述限制对比度自适应直方图均衡化算法的超参数寻优范围，基于布谷鸟算法构建限制对比度自适应直方图均衡化算法超参数的优化函数进行参数寻优，确定优化后的超参数，进而得到优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法；
根据所述优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法对所述原始偏振图像进行均衡化处理，得到均衡化偏振图像；
根据所述均衡化偏振图像进行载体无人平台的运动估计。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取待检测场景的原始偏振图像；
获取预设的布谷鸟算法中的初始参数和限制对比度自适应直方图均衡化算法的超参数寻优范围；其中，待优化的超参数包括CL参数和NT参数，所述CL参数为控制噪声放大的数值的参数，所述NT参数为控制非重叠子区域的数量的参数；
根据所述布谷鸟算法中的初始参数、所述限制对比度自适应直方图均衡化算法的超参数寻优范围，基于布谷鸟算法构建限制对比度自适应直方图均衡化算法超参数的优化函数进行参数寻优，确定优化后的超参数，进而得到优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法；
根据所述优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法对所述原始偏振图像进行均衡化处理，得到均衡化偏振图像；
根据所述均衡化偏振图像进行载体无人平台的运动估计。
上述偏振视觉自适应增强的无人平台运动估计方法、装置、计算机设备和存储介质，通过根据预设的布谷鸟算法中的初始参数、限制对比度自适应直方图均衡化算法的超参数寻优范围，基于布谷鸟算法构建限制对比度自适应直方图均衡化算法超参数的优化函数进行参数寻优，确定优化后的超参数，进而得到优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法；根据优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法对原始偏振图像进行均衡化处理，得到均衡化偏振图像；根据均衡化偏振图像进行载体无人平台的运动估计。本发明在显著的恢复远场景的可见度时，减少了近距离信息的丢失，提高了图像增强的效果，进而提高了无人平台运动估计的准确性，提升了无人平台在恶劣天气条件下的探测能力，能够为智慧交通，自动驾驶，目标识别等任务提供了准确的环境感知。
附图说明
图1为一个实施例中偏振视觉自适应增强的无人平台运动估计方法的流程示意图；
图2为另一个实施例中偏振视觉自适应增强的无人平台运动估计方法的流程示意图；
图3为一个实施例中图像处理前后对比示意图，其中，(a)为原始雾霾图像，(b)为传统限制对比度自适应直方图均衡化算法处理结果图，(c)为本发明经过CS算法优化的限制对比度自适应直方图均衡化算法处理结果图；
图4为一个实施例中偏振视觉自适应增强的无人平台运动估计装置的结构框图；
图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
在一个实施例中，如图1所示，提供了一种偏振视觉自适应增强的无人平台运动估计方法，包括以下步骤：
步骤102，获取待检测场景的原始偏振图像。
待检测场景可以是雾霾图像，远场景的可见度低，需要恢复远场景的可见度。
步骤104，获取预设的布谷鸟算法中的初始参数和限制对比度自适应直方图均衡化算法的超参数寻优范围。
引入布谷鸟算法（Cuckoo Search，CS）对限制对比度自适应增强算法(Contrast-limited Adaptive Histogram Equalization ，CLAHE)的超参数the clip limit (CL)and the number of tiles (NT)进行组合优化。其中，待优化的超参数包括CL（the cliplimit）参数和NT（the number of tiles）参数，CL参数为控制噪声放大的数值的参数，指定为 [0, 1] 范围内的数值，限值越高，对比度越大。一旦计算出每个子区域的直方图，它们就会以这样的方式重新分布，即其高度不会超过所需的“clip limit”。然后，计算累积直方图以执行均衡。NT参数为控制非重叠子区域的数量的参数，根据其值，将图像划分为几个大小相等的（通常为平方）非重叠区域。对于512×512图像，通常选择区域数等于64（NT=[8，8]）。将传统的限制对比度自适应直方图均衡化算法用于偏振图均衡发现，超参数(CL)和(NT)很难通过控制变量法获得令人满意的结果，所以本发明提出了元启发式算法布谷鸟搜索（CS）优化超参数。由于非重叠子区域通常是正方形区域，所以NT值可以取为同一个未知数，所以需要优化的超参数只有2个。
CS的初始参数如表1所示，D是解的维数，N是总体大小，P是解的概率。
表1 CS的初始参数
Figure SMS_24
给定CLAHE的超参数寻优范围
Figure SMS_25
、/>
Figure SMS_26
。
步骤106，根据布谷鸟算法中的初始参数、限制对比度自适应直方图均衡化算法的超参数寻优范围，基于布谷鸟算法构建限制对比度自适应直方图均衡化算法超参数的优化函数进行参数寻优，确定优化后的超参数，进而得到优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法。
基于布谷鸟算法构建限制对比度自适应直方图均衡化算法超参数的优化函数为：
Figure SMS_27
；
得到的
Figure SMS_28
为优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法的最优参数组合。
步骤108，根据优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法对原始偏振图像进行均衡化处理，得到均衡化偏振图像。
原始偏振图像中，近场景存在 “白班”现象，如果对图像中的“白班”特征不进行处理，在利用均衡化偏振图像进行特征匹配实现运动估计时，容易造成错误特征干扰以及有效特征的误匹配，最终导致运动估计不准确的问题。通过优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法对原始偏振图像进行均衡化处理后，“白斑”现象消失了，近场景的对比度恢复效果理想，可以得到对比度恢复效果理想、均衡化偏振图像。
步骤110，通过均衡化偏振图像确定待检测场景的深度信息，根据深度信息进行载体无人平台的运动估计。
得到均衡化偏振图像后，可以根据均衡化偏振图像用视觉特征匹配的方式进行载体无人平台的运动估计，该步骤可以由现有技术实现。
上述偏振视觉自适应增强的无人平台运动估计方法中，通过根据预设的布谷鸟算法中的初始参数、限制对比度自适应直方图均衡化算法的超参数寻优范围，基于布谷鸟算法构建限制对比度自适应直方图均衡化算法超参数的优化函数进行参数寻优，确定优化后的超参数，进而得到优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法；根据优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法对原始偏振图像进行均衡化处理，得到均衡化偏振图像；根据均衡化偏振图像进行载体无人平台的运动估计。本发明在显著的恢复远场景的可见度时，减少了近距离信息的丢失，提高了图像增强的效果，进而提高了无人平台运动估计的准确性，提升了无人平台在恶劣天气条件下的探测能力，能够为智慧交通，自动驾驶，目标识别等任务提供了准确的环境感知。
在其中一个实施例中，还包括：通过基于偏振图像质量评价指标精度的适应度函数对均衡化偏振图像进行评价，得到均衡化偏振图像的质量值。
具体地，根据优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法对原始偏振图像进行均衡化处理，得到均衡化偏振图像；均衡化偏振图像包括
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、/>
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、/>
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、/>
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偏振角下的偏振图像，分别记为/>
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，/>
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，/>
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，/>
Figure SMS_29
。
根据均衡化偏振图像确定误差分量的映射为：
Figure SMS_37
；
根据误差分量的映射确定其平均绝对能量：
Figure SMS_38
；
其中，
Figure SMS_39
是图像的像素数，/>
Figure SMS_40
，/>
Figure SMS_41
；
构建基于偏振图像质量评价指标精度的适应度函数，根据适应度函数对均衡化偏振图像进行评价，得到均衡化偏振图像的质量值为：
Figure SMS_42
；
其中，
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为偏振图像质量评价指标精度，/>
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为四幅偏振图像（/>
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，/>
Figure SMS_46
，/>
Figure SMS_47
，
Figure SMS_48
）的位深度。
与现有的其他图像质量评价方法相比，本发明提出的基于偏振图像质量评价指标精度的适应度函数在没有地面真值的情况下，也可以用于评估因噪声或去噪误差而退化的偏振图像的质量。而其他图像质量评估算法需要参考精确的偏振图像，这在实验中可能很难获得。因此，本发明方法在实际中具有较好的应用价值。
在其中一个实施例中，还包括：若所述均衡化偏振图像的质量值高于预设阈值，则根据所述均衡化偏振图像进行载体无人平台的运动估计；否则，对所述均衡化偏振图像进行高斯曲率滤波优化，通过优化后的所述均衡化偏振图像进行载体无人平台的运动估计。
在另一个实施例中，如图2所示，提供一种偏振视觉自适应增强的无人平台运动估计方法，包括：
1、输入原始偏振图像；
2、基于经验设计布谷鸟算法中的初始参数；
3、以本发明设计的目标函数优化得到对比度限制自适应直方图的最优参数；
4、利用优化对比度限制自适应直方图得到偏振增强图像；
5、通过偏振增强图像进行无人平台运动估计。
在一个具体实施例中，通过本发明的方法进行雾霾偏振图像的均衡化处理，如图3为处理结果示意图，其中，(a)为原始雾霾图像，(b)为传统限制对比度自适应直方图均衡化算法处理结果图，(c)为本发明经过CS算法优化的限制对比度自适应直方图均衡化算法处理结果图。图中标识①、②、③、④为图中典型的特征区域，对比发现，本发明方法相对于传统方法，改善了场景的纹理特征，场景信息得以突出，保留了真实的场景信息。
应该理解的是，虽然图1-图2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1-图2中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图4所示，提供了一种偏振视觉自适应增强的无人平台运动估计装置，包括：原始偏振图像获取模块402、参数设置模块404、优化函数确定模块406、图像优化模块408和运动估计模块410，其中：
原始偏振图像获取模块402，用于获取待检测场景的原始偏振图像；
参数设置模块404，用于获取预设的布谷鸟算法中的初始参数和限制对比度自适应直方图均衡化算法的超参数寻优范围；其中，待优化的超参数包括CL参数和NT参数，CL参数为控制噪声放大的数值的参数，NT参数为控制非重叠子区域的数量的参数；
优化函数确定模块406，用于根据布谷鸟算法中的初始参数、限制对比度自适应直方图均衡化算法的超参数寻优范围，基于布谷鸟算法构建限制对比度自适应直方图均衡化算法超参数的优化函数进行参数寻优，确定优化后的超参数，进而得到优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法；
图像优化模块408，用于根据优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法对原始偏振图像进行均衡化处理，得到均衡化偏振图像；
运动估计模块410，用于通过均衡化偏振图像确定待检测场景的深度信息，根据深度信息进行载体无人平台的运动估计。
优化函数确定模块406还用于基于布谷鸟算法构建限制对比度自适应直方图均衡化算法超参数的优化函数进行参数寻优；优化函数为：
Figure SMS_49
；
其中，
Figure SMS_50
为原始偏振图像，/>
Figure SMS_51
，/>
Figure SMS_52
，/>
Figure SMS_53
为优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法的最优参数组合。
图像优化模块408还用于通过基于偏振图像质量评价指标精度的适应度函数对均衡化偏振图像进行评价，得到均衡化偏振图像的质量值。
图像优化模块408还用于根据优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法对原始偏振图像进行均衡化处理，得到均衡化偏振图像；均衡化偏振图像包括
Figure SMS_55
、/>
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、/>
Figure SMS_59
、
Figure SMS_56
偏振角下的偏振图像，分别记为/>
Figure SMS_58
，/>
Figure SMS_60
，/>
Figure SMS_61
，/>
Figure SMS_54
。
图像优化模块408还用于根据均衡化偏振图像确定误差分量的映射为：
Figure SMS_62
；
根据误差分量的映射确定其平均绝对能量：
Figure SMS_63
；
其中，
Figure SMS_64
是图像的像素数，/>
Figure SMS_65
，/>
Figure SMS_66
；
构建基于偏振图像质量评价指标精度的适应度函数，根据适应度函数对均衡化偏振图像进行评价，得到均衡化偏振图像的质量值为：
Figure SMS_67
；
其中，
Figure SMS_68
为偏振图像质量评价指标精度，/>
Figure SMS_69
为四幅偏振图像的位深度。
运动估计模块410还用于若所述均衡化偏振图像的质量值高于预设阈值，则根据所述均衡化偏振图像进行载体无人平台的运动估计；否则，对所述均衡化偏振图像进行高斯曲率滤波优化，通过优化后的所述均衡化偏振图像进行载体无人平台的运动估计。
关于偏振视觉自适应增强的无人平台运动估计装置的具体限定可以参见上文中对于偏振视觉自适应增强的无人平台运动估计方法的限定，在此不再赘述。上述偏振视觉自适应增强的无人平台运动估计装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种偏振视觉自适应增强的无人平台运动估计方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例中的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种偏振视觉自适应增强的无人平台运动估计方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待检测场景的原始偏振图像；
获取预设的布谷鸟算法中的初始参数和限制对比度自适应直方图均衡化算法的超参数寻优范围；其中，待优化的超参数包括CL参数和NT参数，所述CL参数为控制噪声放大的数值的参数，所述NT参数为控制非重叠子区域的数量的参数；
根据所述布谷鸟算法中的初始参数、所述限制对比度自适应直方图均衡化算法的超参数寻优范围，基于布谷鸟算法构建限制对比度自适应直方图均衡化算法超参数的优化函数进行参数寻优，确定优化后的超参数，进而得到优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法；
根据所述优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法对所述原始偏振图像进行均衡化处理，得到均衡化偏振图像；
根据所述均衡化偏振图像进行载体无人平台的运动估计。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于布谷鸟算法构建限制对比度自适应直方图均衡化算法超参数的优化函数进行参数寻优，包括：
基于布谷鸟算法构建限制对比度自适应直方图均衡化算法超参数的优化函数进行参数寻优；所述优化函数为：
Figure QLYQS_1
；
其中，
Figure QLYQS_2
为所述原始偏振图像，/>
Figure QLYQS_3
，/>
Figure QLYQS_4
，/>
Figure QLYQS_5
为所述优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法的最优参数组合。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法对所述原始偏振图像进行均衡化处理，得到均衡化偏振图像之后，还包括：
通过基于偏振图像质量评价指标精度的适应度函数对所述均衡化偏振图像进行评价，得到所述均衡化偏振图像的质量值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法对所述原始偏振图像进行均衡化处理，得到均衡化偏振图像，包括：
根据所述优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法对所述原始偏振图像进行均衡化处理，得到均衡化偏振图像；所述均衡化偏振图像包括
Figure QLYQS_7
、/>
Figure QLYQS_10
、/>
Figure QLYQS_12
、/>
Figure QLYQS_8
偏振角下的偏振图像，分别记为/>
Figure QLYQS_9
，/>
Figure QLYQS_11
，/>
Figure QLYQS_13
，/>
Figure QLYQS_6
。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过基于偏振图像质量评价指标精度的适应度函数对所述均衡化偏振图像进行评价，得到所述均衡化偏振图像的质量值，包括：
根据所述均衡化偏振图像确定误差分量的映射为：
Figure QLYQS_14
；
根据所述误差分量的映射确定其平均绝对能量：
Figure QLYQS_15
；
其中，
Figure QLYQS_16
是图像的像素数，/>
Figure QLYQS_17
，/>
Figure QLYQS_18
；
构建基于偏振图像质量评价指标精度的适应度函数，根据所述适应度函数对所述均衡化偏振图像进行评价，得到所述均衡化偏振图像的质量值为：
Figure QLYQS_19
；
其中，
Figure QLYQS_20
为偏振图像质量评价指标精度，/>
Figure QLYQS_21
为四幅偏振图像的位深度。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述均衡化偏振图像进行载体无人平台的运动估计，包括：
若所述均衡化偏振图像的质量值高于预设阈值，则根据所述均衡化偏振图像进行载体无人平台的运动估计；
否则，对所述均衡化偏振图像进行高斯曲率滤波优化，通过优化后的所述均衡化偏振图像进行载体无人平台的运动估计。
7.根据权利要求1至6任意一项所述的方法，其特征在于，所述限制对比度自适应直方图均衡化算法的超参数寻优范围为：
Figure QLYQS_22
，/>
Figure QLYQS_23
。
8.一种偏振视觉自适应增强的无人平台运动估计装置，其特征在于，所述装置包括：
原始偏振图像获取模块，用于获取待检测场景的原始偏振图像；
参数设置模块，用于获取预设的布谷鸟算法中的初始参数和限制对比度自适应直方图均衡化算法的超参数寻优范围；其中，待优化的超参数包括CL参数和NT参数，所述CL参数为控制噪声放大的数值的参数，所述NT参数为控制非重叠子区域的数量的参数；
优化函数确定模块，用于根据所述布谷鸟算法中的初始参数、所述限制对比度自适应直方图均衡化算法的超参数寻优范围，基于布谷鸟算法构建限制对比度自适应直方图均衡化算法超参数的优化函数进行参数寻优，确定优化后的超参数，进而得到优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法；
图像优化模块，用于根据所述优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法对所述原始偏振图像进行均衡化处理，得到均衡化偏振图像；
运动估计模块，用于根据所述均衡化偏振图像进行载体无人平台的运动估计。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述优化函数确定模块还用于：
基于布谷鸟算法构建限制对比度自适应直方图均衡化算法超参数的优化函数进行参数寻优；所述优化函数为：
Figure QLYQS_24
；
其中，
Figure QLYQS_25
为所述原始偏振图像，/>
Figure QLYQS_26
，/>
Figure QLYQS_27
，/>
Figure QLYQS_28
为所述优化后的限制对比度自适应直方图均衡化算法的最优参数组合。
10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述图像优化模块还用于：
通过基于偏振图像质量评价指标精度的适应度函数对所述均衡化偏振图像进行评价，得到所述均衡化偏振图像的质量值。
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