基于水下图像光学成像模型的清晰化算法
基于水下图像光学成像模型的清晰化算法
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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 ： Ｐ ９ ．１ Ｔ ３ １４ 文献 标 志码 ： Ａ
Ｖｉｉ ｉｉ ｎ ｎ ｉ ｇ ａ ｇ ｒ ｔ ｍ ａ ｅ ｎ ｏ ｉａ ｍ ａ ｉ ｇ ｍ ｏ ｅ ｏ ｄｅ ｗａ ｅ ｍ ａ ｅ ｓｂ ｌｔ ｅ ｈａ ｃ ｎ ｌ ｏ ｉｈ ｂ ｓ ｄ ｏ ｐｔｃ ｌｉ ｇ ｎ ｄ ｌｆ ｒ ｕｎ ｒ ｔ ｒ ｉ ｇ ｓ ｙ
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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。
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基于水下图像光学成像模型的清晰化算法
作者：郭相凤贾建芳杨瑞峰葛中峰
来源：《计算机应用》2012年第10期
摘要:针对水下图像的纹理细节模糊、对比度低以及图像光照不均问题，通过分析水下图像的成像过程，提出一种水下图像清晰化算法。
在小波域的低频子带上结合水下图像光学成像模型，先利用高斯模糊对介质散射光进行估计与去除，再采用基于局部复杂度的方法调整衰减因子，对衰减低频子图进行自适应增强；在高频子带上采用非线性变换的增强方法，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。