基于水下图像光学成像模型的清晰化算法

ｉｕｎｔｎｔｅｕｄｒａｅｇｓｉｇｎｒｃｓｓｆｓａａｙｅｎｅｉｉｉｔｎａｃｎｇｒｈｗｓｐｏｏｅ．ｌｍｉａｉ，ｈｎｅｔｒｍａｅｍａｉｇｐｏｅｓｌｏｗｉｗａｒｔｎｌｚｄａｄｔｎａｖｓｌｙｅｈｎｉｇａｏｉｍａｒｐｓｄｉｈｂｉｌｔＵｄｒａｅｍａｅｏｔａｇｎｄｌｗｓｕｅｎｔｅｌｗ一ｅｕｎｙｓｂｂｎ，ｗｈｒｍａｅｗｔｄｕｓａｔｒｇｌｈｎｅｗｔｒｉｇｐｉｌｉｉｇｍｏｅａｓｄｉｈｏ￣ｑｅｅｕ — ａｄｃｍａｅｅｉｇｉｍｅｉｍｃｔｉｉｔｈｅｎｇ
性变换的增强方法，进一步增强了高频信息并有效地抑制了噪声的放大。实验结果表明该算法对解决水下图像模糊和光照不均问题具有较好的效果，与基于小波变换的水下降质图像复原算法相比，具有较高的实时性。关键词：水下图像；图像增强；小波变换；光学成像模型；低对比度；光照不均
中图分类号：Ｐ９．１Ｔ３１４文献标志码：Ａ
Ｖｉｉｉｉｎｎｉｇａｇｒｔｍａｅｎｏｉａｍａｉｇｍｏｅｏｄｅｗａｅｍａｅｓｂｌｔｅｈａｃｎｌｏｉｈｂｓｄｏｐｔｃｌｉｇｎｄｌｆｒｕｎｒｔｒｉｇｓｙ
ｔｎｎｃｄａｔｖｌｏ￣ｅｅｃｕｉｇＮｏｌｎａｒｎｓｏｍｏｎｈｎｉｇｉｇｓｕｅｎｔｅｈｇ￣ｅｕｅｅｕｏｅｈａｅａｐｉｅｙｌｗｑｕｎｙｓｂ—ｍａｅ．ｎ—ｉｅｒｔａｆｒｆｒｅａｃｎｍａｅｗａｓｄｉｈｉｈ一ｑｎｙｓｂபைடு நூலகம் ｂａｄ，ｗｈｉｈｕｒｈｒｎｈｎｅｔｈｇ￣ｅｕｅｙｎｏａｉｎｎｅｆｃｉｅｙｅｔａｎｄｈｎｏｓｍａｎｆｃｔｏｎｃｆｔｅｅａｃｄｈｅｉｈｑｎｅｉｆｒｔｏａｄｆｅｔｌｒｓｒｉｅｔｅｍｖｉｅｇｉａｉｎ．Ｔｈｅｉ

基于机器视觉的水下目标检测与跟踪技术研究

基于机器视觉的水下目标检测与跟踪技术研究
目标检测与跟踪技术是计算机视觉的一个热点问题，而水下目标的检测与跟踪是水下机器人的重要研究内容，其不仅广泛地应用在水下机器人导航、水下视频监控等许多方面，而且对核电站中反应堆堆芯和水池的异物检查、打捞有着重要作用。本文在国家863项目“核电站多功能水下爬行机器人”的支持下，对水下目标的检测与跟踪技术进行了研究。
本文的主要工作和创新性成果如下：（1）根据水下光学成像原理以及其它各种影响因素，分析了水下成像的特点，进而研究了基于水下成像模型的图像清晰化算法。该算法采用小波变换估计并去除了散射光和光源强度变化对水下成研究了基于颜色的自适应窗水下目标跟踪算法。该算法在传统颜色匹配跟踪算法的基础上，先通过颜色定位算法和跟踪准确算法找到最佳目标位置，提高了跟踪的精度，再根据跟踪窗尺寸变化算法计算窗宽，基本实现了跟踪窗尺寸随着目标物在图像中的大小而变化。
（3）针对水下成像模糊和不稳定的特性，研究了基于二维模糊 Otsu的水下图像分割算法。该算法将最大类间方差法（Otsu）从一维扩展到二维，并加上了模糊理论，综合了最大类间方差法与模糊理论的双重优点。
然后根据水下目标的几何特征，获得了手爪抓取目标所需要的辅助信息，包括质心位置、手腕旋转角度以及控制手爪开合的电机旋转角度。（4）利用LabVIEW的软件平台进行了水下目标跟踪、图像分割以及特征提取的实验，验证了算法的有效性和可行性。

水下光学图像增强与复原方法及应用

水下光学图像增强与复原方法及应
用
水下光学图像增强与复原是指通过对水下照片或影像进行处理，使其图像清晰度和质量得到提升，从而达到改善图像内容可视性的目的。

1、水下图像增强方法：
（1）图像去噪：包括两种，一种是噪声抑制，另一种是去除无关噪声；
（2）图像亮度和对比度调整：通过改变图像的亮度和对比度，使图像的细节更加清晰；
（3）图像增强：将水下图像进行多通道增强，提高图像的分辨率；
（4）图像滤波：通过滤波器，使水下图像更加清晰和强大。

2、水下图像复原方法：
（1）图像去模糊：有两种方法，一种是基于空间域的图像去模糊方法，另一种是基于局部特征的图像去模糊方法；
（2）图像灰度修复：用于修复水下图像中模糊的灰度，使图像更加清晰；
（3）图像尺度恢复：用于恢复水下图像中因模糊而失真的尺度；
（4）图像边缘检测：用于检测水下图像中各种边缘，以便更好地恢复图像的内容。

3、应用：
水下图像增强与复原技术可以用于水下监测，如水下生态监测、水文监测等，也可以用于水下探测，如水下物体探测、水下结构探测等，可以帮助我们更好地了解水下环境。

光学原理在水下成像技术中的应用研究

光学原理在水下成像技术中的应用研究水下成像技术在海洋科学、水下探测和潜水领域有着广泛的应用。

光学原理是水下成像技术中的重要基础，通过对光的传播与散射规律的研究，可以实现对水下环境的观测和图像重建。

本文将从水下成像的原理、光学传播的特点以及相关技术的应用等方面进行探讨。

首先，水下成像的原理是基于光的传播与散射规律。

在水下环境中，光线会受到吸收、散射和折射等影响，使得成像质量受到限制。

其中，水的吸收特性是主要因素之一。

随着水深的增加，光线的强度会逐渐减弱，波长较短的蓝光被吸收得更快，因此水下的景物会呈现出蓝绿色调。

此外，水中的悬浮颗粒和溶解物质也会引起光的散射，使得图像模糊不清。

因此，如何克服这些困难，提高水下成像的质量成为研究的重点。

其次，光在水中的传播具有一定的特点。

由于水的折射率较高，光线在水中传播时会发生折射现象。

这种折射会导致光线的传播方向发生改变，使得成像中的景物位置发生畸变。

为了解决这个问题，可以采用校正算法对成像结果进行修正。

此外，由于水的散射效应，光线在传播过程中会发生多次散射，使得光线的强度逐渐减弱。

因此，在水下成像中，需要选择合适的光源和增强光线的强度，以提高成像的亮度和清晰度。

在水下成像技术中，光学原理的应用是多样的。

其中，声光转换技术是一种常见的方法。

声光转换器将声波信号转换为光信号，通过水下传感器接收到的声波信号，可以得到水下物体的图像。

这种方法具有成本低、分辨率高等优点，广泛应用于水下探测和海洋科学研究中。

此外，激光扫描成像技术也是一种常用的水下成像方法。

激光扫描仪通过扫描激光束，得到水下物体的三维坐标信息，再利用计算机图像处理技术进行图像重建。

这种方法具有高精度、高分辨率的特点，适用于水下遗址勘探和潜水拍摄等领域。

除了声光转换和激光扫描成像技术，还有一些其他的水下成像方法。

例如，利用红外光成像技术可以突破水下光线散射的限制，实现对水下物体的观测。

红外光在水中的传播受到散射较小的影响，因此可以得到更清晰的图像。

一种高效的水下图像增强算法——CLAHE的优化

细节模糊。降质的水下图像给研究人员对水下环境的分析带来巨大困难，因此用何种方式增强水下图像的细节，恢复水下图像中的信息，引起了众多学者的关注。
1.2 国内外研究现状
图像增强技术是水下图像修复中的最常见方向，该技术不依赖图像形成模型，直接修改图像中像素值，拥有较强的适应性。使用该技术时，常选择相应的图像增强算法，修
2019 年第 19 期
信息与电脑 China Computer & Communication
一种高效的水下图像增强算法
——CLAHE 的优化
算法语言
史学超王子阳陶毅陈巍（南京工程学院创新创业学院，江苏南京 211167）
摘要：因水下环境复杂，光线透过水体会发生严重的衰减和散射，导致水下图像往往呈现出图像对比度差、饱和度差、图像偏暗等情况。笔者提出一种易实现且高效的水下图像增强方法。该方法先分割出图像的 RGB 三通道，在每个通道上利用直方图均衡（HE）法对图像整体进行增强，后采用对比度限制自适应直方图均衡法（CLAHE），修改其中的 NumTiles、clipLimit、Distribution、Alpha 等参数对图像的细节部分进行进一步增强，最后将 3 个通道的图像进行合成得到增强后的图像。结果表明，该方法能够有效处理各种水下图像的图像偏暗、对比度差等情况，对图像色彩的提升也有较好的效果。
关键词：水下图像增强；直方图均衡；限制对比度自适应直方图均衡中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2019）19-061-04
An Efficient Underwater Image Enhancement Algorithm with Optimised CLAHE

水下图像自适应色彩校正和清晰化方法研究

水下图像自适应色彩校正和清晰化方法研究水下图像自适应色彩校正和清晰化方法研究近年来，随着水下机器人技术的迅速发展，水下图像获取变得越来越普遍和重要。

然而，由于水下环境的限制，水下图像常常具有低对比度、颜色失真、模糊和噪声等问题，给图像的分析和处理带来了巨大挑战。

因此，水下图像的自适应色彩校正和清晰化方法的研究变得十分必要和紧迫。

在进行水下图像的自适应色彩校正前，首先需要了解水下光学传输特性。

水下环境中，光线传播受到散射、吸收和反射等因素的影响，导致红外光线的衰减更加剧烈，而蓝色和绿色光线较好地保留了穿透能力。

因此，水下图像常常具有偏蓝色调。

自适应色彩校正的目标是根据场景的特征自动调整图像的色彩平衡，使得图像更具真实感和可视化效果。

一种常见的自适应色彩校正方法是基于颜色空间转换的方法。

首先，将水下图像从RGB颜色空间转换到另一种颜色空间，比如HSV颜色空间。

然后，通过调整颜色空间中的参数来改变图像的色彩平衡。

最后，将调整后的图像再转换回RGB颜色空间。

这种方法简单且易于实现，但可能会导致某些颜色的失真。

另一种常用的自适应色彩校正方法是基于直方图均衡化的方法。

直方图均衡化是通过对图像的像素值进行重新分配来增强图像的对比度。

在水下图像中，直方图均衡化可以通过增加蓝色和绿色分量的像素值来改善图像的颜色平衡。

然而，直方图均衡化方法可能会导致图像中的噪声被放大。

除了色彩校正，水下图像的清晰化也是十分重要的。

水下环境中存在着散射和吸收等影响图像清晰度的因素。

因此，通过去除散射和吸收引起的模糊，可以明显改善水下图像的清晰度。

现有的水下图像清晰化方法可以分为两大类：基于退化模型的方法和基于图像增强的方法。

基于退化模型的方法是通过建立水下图像的退化模型来进行图像清晰化。

通常，这些方法通过对图像的模糊程度进行估计，并据此将图像进行抖动校正或可逆退化。

然而，这些方法对水下图像的退化模型的准确性要求较高，在实际应用中存在一定的局限性。

水下光学成像技术及应用

2021.16科学技术创新水下光学成像技术及应用孙鹏(上海瑞洋船舶科技有限公司,上海201108)水下成像技术主要应用于水下作业,在水这种介质中传播时光的能量会有较多损耗,同时容易产生光噪声,而且光在水中会发生折射和散射,这样一方面会造成光的能量受损成像质量差,另一方面系统成像距离受损。

在水下成像技术发展的初级阶段,虽然能通过增加光的强度的方法改善成像效果,但光会出现反向噪声的问题。

近年来激光技术得到了广泛研究与发展,激光被应用到水下成像技术,发展出了水下激光成像技术。

采用激光,能改善光的散射效应和吸取功率减退效应,这样一来水下成像质量得到了极大的提高,同时也增加了勘测的距离。

目前水下激光成像系统广泛应用于海洋开发、军事、工程应用方面,比如海上走私船监视、海上军事装备的检修与监控、海底军事目标的搜查以及海底隧道的勘测维修等。

近几年水下成像技术发展迅速,在实用阶段取得了良好的效果,尤其是在系统成像深度及效果方面进步显著,这些进步与激光技术和先进成像技术的发展密不可分。

但是在面对内河水域,尤其是水质浑浊甚至潜水员在水下的能见度为零的时候,常规水下成像技术显得力不从心,在确定水下物品价值、水下物品型号等方面显得捉襟见肘,无法及时完成水下作业的前期考察准备工作。

因此在浑水、含泥沙量大、潜水员在水中能见度为零或近似于零的水域下研发一种浑浊水域水下光学成像设备称为当前亟待解决的技术问题。

1水下成像技术原理及其重要性在自然环境下,高效获取图像信息并对其进行处理和分析较为困难,这是因为在光学成像系统内,其自身的能见度和所得图像的对比度过低,无法得到高质量图像信息。

具体而言,光在水体中存在能量损失和散射,使得有效光线在传输过程中失真,造成成像模糊,无法达到水下勘测目的。

此外,光在水中受水中物质影响会出现光噪声,对目标反射光造成了很大的干扰,这会降低图像的对比度。

因此水下光学成像退化的主要原因就是水会不同程度地吸收不同光波;水中悬浮颗粒造成光的散射;当光穿过水体时,水体中存在多种物质的单位长度对不同光波的光的衰减作用各不相同,这会导致图像的颜色失真。

水下图像增强和复原方法的研究

水下图像增强和复原方法的研究水下图像增强和复原方法的研究引言：水下图像的获取一直以来都是一个有挑战性的任务。

在水下环境中，图像受到水体的吸收、散射和折射的影响，使得图像失去了细节和清晰度。

因此，针对水下图像的增强和复原研究具有重要的实际应用和理论意义。

本文将重点介绍水下图像增强和复原方法的研究进展和应用。

一、水下图像特点分析1. 水下散射水下环境中，光线与水分子的相互作用会导致散射现象，从而造成图像的模糊和不清晰。

因此，研究水下散射模型，并在增强方法中考虑水下散射的影响是非常重要的。

2. 色彩失真由于水体吸收了不同波长的光线，水下图像通常呈现出蓝绿色调，并且色彩饱和度较低。

因此，研究如何校正水下图像的色彩失真问题是水下图像增强的关键。

二、水下图像增强方法研究1. 基于物理模型的增强方法基于物理模型的增强方法通过数学模拟光在水中的传播过程，以及水下散射和吸收的物理特性，来恢复水下图像。

这些方法通常需要对光学参数进行准确的测量，可以提供较好的增强效果。

2. 统计学方法统计学方法利用大量的水下图像数据进行统计分析，从而学习和建立水下图像的统计模型，并应用于图像增强和复原。

这些方法通常适用于大规模水下图像数据集，可以提高图像增强的稳定性和效果。

3. 图像处理方法图像处理方法通过对图像进行滤波、去噪和增强等操作，来改善水下图像的质量。

这些方法通常不考虑水下散射的物理模型，但是在实际应用中具有一定的效果。

三、水下图像复原方法研究1. 盲去卷积方法水下图像由于受到水下散射的影响，常常呈现模糊的效果。

盲去卷积方法通过利用先验信息和正则化约束，从模糊图像中恢复出清晰的图像。

2. 深度学习方法深度学习方法通过构建深度神经网络，利用大量的水下图像数据进行训练，实现从模糊或低质量的水下图像中恢复出清晰的图像。

这些方法在水下图像复原中取得了较好的效果。

四、水下图像增强和复原方法的应用水下图像的增强和复原方法在海洋勘探、水下摄影、水下机器人和水下安全监测等领域具有广泛的应用。

水下图像增强和复原方法研究进展

研究现状
传统的水下图像增强方法主要包括对比度增强、噪声去除、锐化等，旨在改善图像的视觉效果。然而，这些方法往往难以应对水下环境的复杂多变。近年来，基于深度学习的图像增强方法成为研究热点，其具有强大的特征学习和图像恢复能力，为水下图像增强提供了新的解决方案。
在水下图像复原方面，由于水下环境的物理特性，如光线、水质等因素，会导致图像质量的下降。传统的方法多采用模型驱动或统计学习方法进行图像复原，如盲去卷积、非局部均值去噪等。然而，这些方法对于水下环境的适应性有待进一步提高。近年来，深度学习技术的发展为水下图像复原提供了新的解决途径，通过学习训练数据中的图像特征，实现图像的自动化恢复。
2、针对水下环境的特性，设计并优化适用于水下图像增强的算法和模型。 3、利用深度学习技术，构建能够自动学习和模拟图像退化过程的复原模型。
4、通过大量的实验验证和对比分析，评估算法和模型的性能和效果。
在研究方法上，可以采用文献调研、实验设计和数据分析等多种手段进行深入研究。通过阅读相关文献，了解现有的技术和方法，总结优缺点和发展趋势。在实验设计上，需要针对水下环境的特性，设计合理可行的实验方案，并对实验结果进行全面的分析和比较。在数据分析上，需要对实验结果进行定性和定量评估，以验证算法和模型的性能和效果。
3、水下图像增强和修复算法的应用
水下图像增强和修复算法在多个领域中得到了广泛的应用，如水下考古、水下机器人导航、水下环境监测等。例如，在水下考古中，通过增强和修复水下遗址的图像，可以帮助考古学家更准确地识别和评估遗址的价值和状态。在水下机器人导航中，通过增强和修复水下环境的图像，可以帮助机器人更准确地识别目标物体和地形特征，提高机器人的导航精度和稳定性。
1、深入研究水下环境的特性和退化机制，为算法和模型的设计提供更为准确的依据。

水下光学成像技术的原理和应用

水下光学成像技术的原理和应用一、水下光学成像技术的原理水下光学成像技术是一种将水下物体成像到地面或船舶上的技术。

其原理主要就是光在水中的传播规律和在水下进行成像的方法。

在水中，光的速度较空气中慢，同时受到的散射和吸收也较大。

这就导致了水下成像难度较大，同时也需要更高的技术水平。

水下光学成像技术的原理主要涉及两个方面：成像原理和光学原理。

1.成像原理水下光学成像的难点在于水是一种甚至超过了深灰的散射媒介。

堆积在水中的杂质和微小的有机物会降低光的穿透深度。

这样导致的结果是暗影和柔和的清晰度，使水下成像难以分辨。

当光从水中穿过时，其折射率的变化就会导致光线的弯曲，使得在水中看到的物体位置和形状发生变化。

为了解决这个问题，水下光学成像技术通常使用的方法是将成像设备放置在一个特制的罩子中，提高光线的穿透深度和成像清晰度。

2.光学原理在水下成像中，由于光线传输受到水的散射和吸收的影响，导致光线的强度和颜色发生变化。

光谱特性发生改变主要是光线在水中吸收的原因，有色物体（如草、藻）的存在会进一步加剧这种吸收现象。

因此，水下成像技术需要更加复杂的设计和处理方法来矫正这些因素，以获得清晰和准确的图像。

二、水下光学成像技术的应用水下光学成像技术广泛应用于水下设备探测、海洋资源勘探等领域。

以下是一些具体应用领域的详细介绍：1.海洋环境监测水下光学成像技术在海洋环境监测中，可以为科学家们收集大量的海洋生物信息。

利用水下成像技术，研究人员可以直接观察海底和海洋生物群落，为科学家们提供有价值的信息。

2.水下设备安装检测水下光学成像技术可以帮助船舶或其他水下设备的安装工作，对水下运动设备的密封性、耐腐蚀性等问题进行检测和监管，确保其长期稳定运行，并缩短维护时间和维修周期。

3.珊瑚礁观测水下光学成像技术可以在水下拍摄珊瑚礁等海洋生物，这些生物组成了海洋生态系统的重要一环。

通过水下成像，可以记录珊瑚礁生物群落的变化和分布，了解海洋生态系统变化的动态过程，保护珊瑚礁的生态环境，减少人为干扰，实现珊瑚礁的可持续发展。

基于图像融合的水下图像清晰化方法

Engineering，2019，40（ 9）： 193 － 197．
中图分类号： TP751． 1
文献标识码： A
文章编号： 2096 － 2304（ 2019） 09 － 0193 － 05
Underwater Image Clearness Method Based on Image Fusion
近年来，水下成像技术在海洋环境监测、海洋资源勘探、水下军事目标监视等领域发挥着越来越重要的作用。由于水体对光的吸收和散射作用，水下图像存在对比度低、模糊、色偏等缺陷，严重影响了水下成像的质量，如何提高水下图
像的清晰度是水下成像技术需要解决的重要问题。已有的水下图像清晰化方法主要分为两类：一类是图像
清晰化处理，将获得的 3 个图像作为图像融合的输入图像。综合考虑图像的可见度、饱和度、对比度和显著度等性能
指标定义 3 个输入图像的权重图，以权重图作为融合权值对输入图像进行多尺度融合。实验结果表明：该方法能够
显著提高水下图像的清晰度，并且能够有效校正色偏。
关键词：多尺度融合；推广的暗通道先验；带有色彩恢复的多尺度Ｒetinex；对比度受限自适应直方图均衡；权重图
本文引用格式：孙杰．基于图像融合的水下图像清晰化方法［J］．兵器装备工程学报，2019，40（ 9）： 193 － 197．
Citation format： SUN Jie． Underwater Image Clearness Method Based on Image Fusion［J］． Journal of Ordnance Equipment
基于图像融合的水下图像清晰化方法
孙杰
（中国人民解放军 91550 部队，辽宁大连 116023）

偏振参数最优重构的水下降质图像清晰化方法

S c h e c h n e r 等人17]在水下复原模型基础上引人偏振信息，通过手动旋转偏振片，依据视觉观察获取同一目标物的最大值图像和最小值图像,手动选取背景区域来估算背景光信息和无穷远处背景光值,尽管该方法过程简洁，运算效率高，可是需要手动选取背景区域进行参数运算，使得人机交互更加繁琐，而且手动选取区域，依靠于研究人员的判断，容易造成误选使得复原图像出现偏差。T a l i 等人M 通过重构偏振复
了水下环境模拟平台，通过单通道偏振探测器实时获取水下偏振图像；为了验证算法的有效性，通过三
种客观评价指标与其他复原方法进行比较，结果显示算法效果优于其他的水下图像复原方法。
20200426-1
第6期
红外与激光工程
第50卷
0 引言
近年来，水下成像在海底军事侦察、海下考古发掘和海底资源探测等方面都有着不可替代的作用。因为水中悬浮粒子对光具有吸收和散射作用，导致传统的成像系统获取到的图像犹如雾霾天气下所拍摄的图像，失去了探测的意义。为了提高图像的质量和对比度，国内外的研究机构通过分析水下的吸收和散射现象研制新的成像系统，如水下距离选通系统 [|]、鬼成像技术 w 和结构光成像系统 131来获取图像。同时为解决水下图像退化问题，也有不少学者致力于研究水下退化图像复原方法。

基于HSI的改进Retinex水下图像增强算法

ＩＳＳＮ１００６－７１６７ＣＮ３１－１７０７／ＴＲＥＳＥＡＲＣＨＡＮＤＥＸＰＬＯＲＡＴＩＯＮＩＮＬＡＢＯＲＡＴＯＲＹ第３９卷第１２期　Ｖｏｌ．３９Ｎｏ．１２２０２０年１２月Ｄｅｃ．２０２０　·实验技术·基于ＨＳＩ的改进Ｒｅｔｉｎｅｘ水下图像增强算法贾　秡，　李　博，　赵晓龙（中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室，太原０３００５１）摘　要：针对水下采集的彩色图像会出现细节丢失、边缘模糊和颜色衰减等现象，将原始水下图像变换到ＨＳＩ（ＨｕｅＳａｔｕｒａｔｉｏｎＩｎｔｅｎｓｉｔｙ）色彩空间，在小波分解和多通道滤波基础上对传统Ｒｅｔｉｎｅｘ算法进行了改进。

利用小波变换将彩色图像分解为高频与低频部分，针对其不同频带上图像的特征，分别用多通道滤波和Ｒｅｔｉｎｅｘ两种处理方法对图像进行处理。

实验表明：该算法不仅能够有效消除光晕伪影现象，增强图像的亮度和对比度，同时也还原了图像原本的特征细节，并有效去除了图像噪声，图像的视觉效果与客观评价结果也都取得了较大提升。

与传统的Ｒｅｔｉｎｅｘ算法和直方图均衡法对比，该算法能够显著有效增强水下图像，主观和客观评价指标有大幅度的提升。

关键词：水下图像；ＨＳＩ模型；小波变换；多通道增强中图分类号：ＴＮ３９１．９文献标志码：Ａ文章编号：１００６－７１６７（２０２０）１２－０００１－０４ＩｍｐｒｏｖｅｄＲｅｔｉｎｅｘＵｎｄｅｒｗａｔｅｒＩｍａｇｅＥｎｈａｎｃｅｍｅｎｔＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＨＳＩＭｏｄｅｌＪＩＡＰｅｎｇ，　ＬＩＢｏ，　ＺＨＡＯＸｉａｏｌｏｎｇ（ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ＆ＤｙｎａｍｉｃＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ，ＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ，ＮｏｒｔｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎａ，Ｔａｉｙｕａｎ０３００５１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｖｉｅｗｏｆｔｈｅｌｏｓｓｏｆｄｅｔａｉｌｓ，ｂｌｕｒｒｅｄｅｄｇｅｓａｎｄｃｏｌｏｒａｔｔｅｎｕａｔｉｏｎｏｆｃｏｌｏｒｉｍａｇｅｓｃｏｌｌｅｃｔｅｄｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｔｒａｎｓｆｏｒｍｓｃｏｌｏｒｉｍａｇｅｓｉｎｔｏＨＳＩｃｏｌｏｒｓｐａｃｅ，ｉｍｐｒｏｖｅｓＲｅｔｉｎｅｘａｌｇｏｒｉｔｈｍｂｙｕｓｉｎｇｗａｖｅｌｅｔｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎａｎｄｍｕｌｔｉｃｈａｎｎｅｌｆｉｌｔｅｒｉｎｇ，ｄｅｃｏｍｐｏｓｅｓｃｏｌｏｒｉｍａｇｅｓｉｎｔｏｈｉｇｈａｎｄｌｏｗｆｒｅｑｕｅｎｃｙｐａｒｔｓｂｙｕｓｉｎｇｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ａｎｄｐｒｏｃｅｓｓｅｓｔｈｅｉｍａｇｅｓｗｉｔｈｔｗｏａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｎｏｔｏｎｌｙｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｅｌｉｍｉｎａｔｅｓｔｈｅｈａｌｏａｒｔｉｆａｃｔｓ，ｅｎｈａｎｃｅｓｔｈｅｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓａｎｄｃｏｎｔｒａｓｔｏｆｔｈｅｉｍａｇｅ，ｂｕｔａｌｓｏｒｅｓｔｏｒｅｓｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｆｅａｔｕｒｅｄｅｔａｉｌｓｏｆｔｈｅｉｍａｇｅ，ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｒｅｍｏｖｅｓｉｍａｇｅｎｏｉｓｅ，ａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｖｉｓｕａｌｅｆｆｅｃｔａｎｄｏｂｊｅｃｔｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｅｉｍａｇｅ．ＣｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＲｅｔｉｎｅｘａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｈｉｓｔｏｇｒａｍｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｅｎｈａｎｃｅｕｎｄｅｒｗａｔｅｒｉｍａｇｅｓ，ａｎｄｔｈｅｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅａｎｄｏｂｊｅｃｔｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｅｓｃａｎａｌｓｏｂｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｉｍｐｒｏｖｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒｉｍａｇｅ；ＨＳＩ（ＨｕｅＳａｔｕｒａｔｉｏｎＩｎｔｅｎｓｉｔｙ）ｍｏｄｅｌ；ｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ；ｍｕｌｔｉｃｈａｎｎｅｌｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ收稿日期：２０２００３１７基金项目：国家自然科学基金项目（６１４７１３２５）；山西省重点计划研发项目（２０１８０３Ｄ１２１０６１）作者简介：贾　秡（１９９４－），男，山西忻州人，硕士生，研究方向为嵌入式开发，图像处理。

基于深度学习的海底图像处理与分析技术研究

基于深度学习的海底图像处理与分析技术研究随着科技的不断发展以及人们对未知领域的探索，海洋这一庞大而神秘的世界被越来越多的人所关注。

而探究海底世界的基本条件之一就是准确、清晰地获取海底的地形图像信息。

为此，基于深度学习的海底图像处理与分析技术应运而生。

一、海底图像处理技术的优势传统的海底地形勘测通常使用声纳等手段，但由于海底地形复杂，基础设备和数据收集的成本也较高，因此需要一种更为高效、快速的手段。

而基于深度学习的海底图像处理技术可以准确地还原海底地形，并将其转化为数字地图，方便研究人员进行更深入的分析。

同时，该技术对于海洋资源的开发和环境管理也有着重要的意义。

二、深度学习在海底图像处理中的应用深度学习是人工智能领域的重要分支，其应用已经渗透到各个领域。

在海底图像处理中，深度学习算法可以识别和分析图像中的不同目标物以及其位置、形态等特征。

例如，可以通过训练深度神经网络对海洋生物、废弃物等进行识别和分析。

同时，深度学习算法还可以实现对海底地形的高速测绘和建模。

三、深度学习在海底环境监测和保护中的应用海洋环境的监测和保护是基于深度学习的海底图像处理技术的另一个重要应用领域。

利用深度神经网络算法，可以对海域中水质、水温、海水中的有害物质等进行高效、准确的检测和预测。

同时，深度学习还可以实现远程监测和实时警报等功能，对保护海洋生态环境有着重大的意义。

四、发展前景与挑战基于深度学习的海底图像处理技术在海洋勘测、资源开发、环境监测等领域中有着广泛的应用前景。

然而，该技术的发展还面临着许多挑战，例如海底图像的受限性、不同复杂度的图像处理、数据集的规模和质量等。

进一步的研究和完善可以提高技术的应用水平，推动深度学习在海洋领域中的发展和创新。

综上所述，基于深度学习的海底图像处理与分析技术为人们探索海洋世界提供了新的手段和途径。

该技术对海洋领域的发展和环境保护有着重要的影响，它的应用前景和发展潜力不容小视。

水下高清图像处理技术的研究与应用

水下高清图像处理技术的研究与应用第一章引言水下图像处理技术是指对水下图像进行采集、传输、存储和分析处理的一系列技术方法。

由于水下环境的复杂性和图像传输受限，水下高清图像处理技术的研究和应用变得尤为重要。

本章主要介绍水下环境的特点和水下图像采集技术的发展。

第二章水下环境特点水下环境的特点包括高压、低温、浑浊、反射和折射等。

这些特点给水下图像采集和处理带来了困难和挑战。

高压环境使得设备需要具备耐压能力，低温环境则对设备的工作温度范围提出了要求。

此外，浑浊的水质导致图像质量下降，反射和折射使得图像的形状和亮度失真。

因此，水下高清图像处理技术需要克服这些困难，提供清晰、准确的图像。

第三章水下图像采集技术水下图像采集技术是水下高清图像处理的前提。

目前常用的水下图像采集设备包括潜水器和水下相机。

潜水器可以携带相机和照明设备，通过遥控操作获取水下图像，但受到设备尺寸和操作难度的限制。

水下相机主要用于浅水区域的图像采集，其结构和原理与普通相机相似，但需要考虑防水和耐压等特殊要求。

此外，为了提高水下图像的质量，还可以利用声纳、激光和红外等技术进行辅助采集。

第四章水下图像增强与去噪水下图像存在的主要问题包括降低的对比度、模糊的边缘和混杂的噪声。

为了提高图像的清晰度和细节表达能力，水下图像处理技术通常涉及图像增强和去噪两个方面。

图像增强技术可以通过调整图像的对比度、亮度和颜色来提高图像的质量，常用的方法包括直方图均衡化、增强滤波和锐化。

图像去噪技术主要通过滤波器和估计算法来减少图像中的噪声，使图像更加清晰。

第五章水下图像恢复与重建水下图像的恢复和重建是水下图像处理的重要任务之一。

由于水下环境的浑浊和照明条件的不良，导致图像受到扭曲和失真。

为了恢复和重建失真的图像，常用的方法包括图像复原和补偿。

图像复原技术主要通过神经网络和模型估计来恢复图像的细节和形状。

图像补偿技术则通过图像修复和纠正来减少图像失真和扭曲。

第六章水下图像目标检测与跟踪水下图像中的目标检测和跟踪是水下图像处理的重要研究内容。

水的光学特性及其对水下成像分析

水的光学特性及其对水下成像分析水下光学成像技术是当前探索水下奥秘的基本方法之一，在生物学、地质学、港口工程等多个领域内有重要的意义，但由于水本身的性质，其作为介质时的光学性质与空气有所不同，光线在水下传播时水体对光线的吸收和后向散射会造成很大的图像噪声，降低图像质量，加之传输距离有限，一般的成像系统在水屮使用时像差会发生变化，色差和畸变明显增大，成像质量差, 图像清晰度低，因此有必要对水的光学特性及其对水下光学成像质量的影响进行研究，以为适用于水下环境的特殊成像系统的研制提供理论基础。

一、水的光学特性光在水介质和空气介质屮的传输有着较大的差异，介质的密度对光的吸收和散射有着很大的影响，空气的密度小因而对光的吸收和散射也相对较小，水的密度为空气的800多倍，对可见光有着严重的吸收和散射作用。

水对光波的散射和吸收可造成光在水屮的衰减，即使是在最纯净的水中，水对光也有着严重的衰减, 且是按指数规律迅速衰减，水介质对光的衰减特性通常是使用衰减长度表示。

（一）水对光的选择吸收特性水对光的吸收在不同的光谱区域是不同的，具有明显的选择性。

水对光谱屮的紫外和红外部分表现出强烈的吸收，在可见光谱区段，吸收最大的分别是红色、黄色和淡绿光谱区域。

纯净水和清的大洋水在光谱的蓝■绿区域透射比量大，其屮波长为462・ 475nm的蓝光衰减最少。

但在这个蓝■绿窗口，水的吸收也足以使光的强度每米衰减约百分之四。

其它颜色的光被吸收得更多, 几米之外几乎完全消失了。

（二）水对光的散射特性如果水下仅存在对光能量的吸收，可以通过加大照明光源功率来提高水下成像距离，但水对光的散射现彖随着照明的增强更趋严重，使水下成像更为困难。

水屮光散射是指光在水屮传播时，受到介质微粒的作用，偏离原来直线传播的方向。

水屮散射有两种，即纯水本身产生的散射和由悬浮粒子所引起的散射。

散射方式主要有前向散射和后向散射。

比入射光波长小很多的无吸收粒子的散射遵从瑞利定律，散射粒子的大小接近于入射光的波长时, 存在着一个比较复杂的共振状态，称为米氏散射。

基于RETINEX的多种水下图像增强算法对比

基于RETINEX的多种水下图像增强算法对比
李骏明;王海瑞;朱贵富
【期刊名称】《中国水运》
【年(卷),期】2023()2
【摘要】随着水下图像的应用,水下图像的重要性越来越强。

本文在分析水下光学成像模型的基础上,对基于Retinex的图像增强算法,即带色彩恢复的多尺度Retinex(MSRCR),带色彩保护的MSR算法(MSRCP),自适应尺度参数的MSR算法(AUTOMSRCR)进行了系统分析,在对图像进行增强后,利用客观质量评价指标峰值信噪比、平均梯度和信息熵对处理后的图像进行对比。

最后得到结
论,AUTOMSRCR算法相比MSRCR,MSRCP算法能更有效提高了水下图像清晰度和对比度,并且可以修正色彩不平衡。

【总页数】2页(P96-97)
【作者】李骏明;王海瑞;朱贵富
【作者单位】昆明理工大学信息工程与自动化学院;昆明理工大学信息化建设管理中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于HSI的改进Retinex水下图像增强算法
2.基于改进的同态滤波和Retinex 的水下图像增强的算法研究
3.基于可控核双边滤波Retinex水下图像增强算法
4.
基于Retinex和ADMM优化的水下光照不均匀图像增强算法5.基于红通道先验与直方图对比度增强的水下图像增强算法
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水下图像处理与分析技术研究

水下图像处理与分析技术研究近年来，水下图像处理与分析技术在水下勘探、海洋生物学、海洋资源开发和保护等领域发挥着重要作用。

水下图像处理与分析技术的发展，为解决深海勘探和海洋环境监测等问题提供了有效的方法和手段。

本文将重点探讨水下图像处理与分析技术的研究现状和未来发展方向。

水下图像是在复杂的水下环境中获取的图像，其清晰度、对比度和色彩饱和度较低，同时还容易受到水下散射和吸收的影响。

因此，水下图像处理是一项具有挑战性的任务。

在水下图像处理过程中，主要包括预处理、增强、噪声去除和目标检测等几个关键步骤。

首先，预处理是指对水下图像进行基本处理，以提升图像质量。

其中包括去除散射和吸收引起的图像模糊、增加图像的对比度和饱和度，并且校正图像的颜色失真。

常用的预处理方法包括多尺度变换、直方图均衡化和颜色模型转换等。

其次，增强是通过改善图像的视觉效果来提高水下图像的质量。

常用的增强技术包括直方图均衡化、对比度增强和非线性滤波等。

这些方法可以使图像更加清晰，突出目标的细节信息。

噪声去除是水下图像处理中的另一个重要步骤。

水下图像由于散射和吸收作用，易受到噪声干扰。

常见的噪声包括高斯噪声、椒盐噪声和斑点噪声等。

为了准确提取图像信息，需要采用适当的噪声去除方法，如中值滤波、小波去噪和自适应滤波等。

最后，目标检测是水下图像处理与分析的关键环节。

在水下环境中，由于水体的吸收和散射作用，图像中的目标会失去细节信息，难以区分。

因此，需要采用先进的目标检测算法，如基于特征提取的方法、模型驱动的方法和深度学习方法等。

这些方法可以有效地提高目标检测的准确性和效率。

未来水下图像处理与分析技术的发展方向主要有以下几个方面。

首先，随着深海勘探和海洋资源开发的需求，水下图像处理技术需要更高的清晰度和分辨率。

因此，需要进一步研究超分辨率重建方法，以提高水下图像的质量。

其次，水下图像的目标检测任务仍然存在一定的挑战。

未来的研究方向包括改进特征提取算法、优化模型驱动算法和提升深度学习算法的性能。

水下图像增强算法的研究的开题报告

水下图像增强算法的研究的开题报告一、选题背景及研究意义随着水下机器人、遥感技术等科技的发展，水下图像获取越来越重要。

然而，由于水下环境中水质、光线等因素的影响，所获取到的水下图像往往存在很多问题，如低对比度、模糊、噪点等。

这些问题将极大地限制水下图像应用和后期处理的效果。

因此，研发水下图像增强算法已成为解决这一问题的关键。

水下图像增强算法可加强图像的清晰度、对比度和亮度等，从而提高水下图像的质量。

同时，水下图像增强算法对作为水下工程、水下环境调查和科学研究中关键的图像分析，包括目标检测、跟踪、定位和计算机视觉等都具有重要意义。

二、研究内容及方法2.1 研究内容本论文将从以下两个方面进行研究：（1）水下图像质量评估首先，需要对水下图像进行质量评估，确定需要增强的图像的类型以及具体需要增强的内容。

通过图像分析和处理技术，可以判断图像中的哪些特征最需要增强。

然后选择最合适的增强方法进行增强处理，从而改善图像质量。

（2）水下图像增强算法研究将针对水下图像特殊的成像环境，结合图像增强领域的研究成果，研究适用于水下图像的增强算法，以改善图像清晰度、对比度和亮度等问题。

针对不同的水下拍摄环境、水质和成像设备，设计并实现相应的算法。

2.2 研究方法（1）图像质量评估通过图像处理、计算机视觉等技术，对水下图像进行分析处理。

采用评价指标比较具有代表性的水下图像增强算法和其他图像处理算法的效果，选择最优的增强算法。

（2）水下图像增强算法本文将采用基于迭代分解的增强算法、直方图均衡化算法和非局部均值（NLM）算法等方法，进行水下图像的增强处理。

同时，对比以上三种方法的优劣，并针对各种算法的适用场景进行分析，为后续的水下图像处理工作提供合适的算法选择。

三、预期目标和成果（1）完成对水下图像的质量评估，并确定最适合的图像增强算法。

（2）针对不同的水下拍摄环境设计相应的图像增强算法。

（3）实现水下图像增强算法，并与其他算法进行比较效果，验证所提出算法的优越性。

水下成像与图像增强及相关应用研究中期报告

水下成像与图像增强及相关应用研究中期报告一、研究背景与意义：水下成像技术是一种重要的技术手段，随着人类活动范围不断扩大，水下成像技术越来越受到关注。

但是水下环境的特殊性质，如水下光学杂波、水下散射和吸收等问题，导致水下图像质量较差，难以满足实际需求。

因此，如何提高水下图像质量和对水下环境的理解，一直是水下成像技术研究的热点和难点。

图像增强技术是一种重要的数字图像处理技术，可以提高图像的视觉效果，使得图像更加清晰、有用。

因此，图像增强技术在水下成像领域中的应用具有较大的潜力。

二、研究内容和方法：本研究主要是从水下成像图像获取、图像增强方法及水下成像应用三个方面入手，主要研究内容如下：1.水下成像图像获取部分利用水下相机和声呐探测仪获取水下图像数据。

通过分析水下图像数据的特点，抽取图像质量评价指标，为后续的图像增强提供数据基础。

2.图像增强方法部分针对水下图像中经常出现的“雾化效应”、“散射效应”和“光线衰减效应”等影响因素，本研究采用的图像增强方法主要包括以下几个方面：（1）去雾算法：针对水下图像中的“雾化效应”，采用现有的图像去雾算法，例如基于暗通道先验、双边滤波等算法。

（2）散射去除算法：针对水下图像中的“散射效应”，采用现有的散射去除算法，例如基于 Retinex 算法、霍夫曼分解等算法。

（3）光线衰减补偿算法：针对水下图像中的“光线衰减效应”，采用现有的光线衰减补偿算法，例如对数光传输模型、直方图均衡化等算法。

3.水下成像应用部分研究将所采集的水下图像数据，通过图像增强后，分别用于水下物体辨认、水下目标检测等方面的应用，对所采用的图像增强算法进行性能评估和分析。

三、研究意义和预期成果：该研究旨在针对水下图像存在的问题，提出一种有效的图像增强方法，以提高水下图像的质量和效果，并在应用层面上进行相关研究，取得如下预期成果：（1）建立一种针对水下成像图像增强的技术方法，使得水下成像图像可以更加真实地反映水下环境。