水下图像预处理技术研究
摘 要 随着人们对海洋开发和水资源需求的不断提高，同时水下摄影技术的日趋成熟，水下成像已成为海洋开发和利用领域中极有价值的方式之一。但是由于水体本身的特性及其对光传播的复杂影响，使得水下成像的过程与效果与常规图像处理截然不同。本文针对水下图像预处理技术开展研究，具体内容涵盖以下几个方面：文章开头着重分析了存在大量悬浮粒子的水域中光线的散射特性，同时在理论明了水下图像的成像特点；第二章探究了图像预处理的空域算法：线性灰度变换，直方图均衡化，直方图规定化解决水下图像对比度低的问题；利用中值滤波，同态滤波等方案解决水下图像的降噪问题；利用图像锐化的理论和方法，解决水下图像细节或者轮廓模糊的问题；第三章探究了图像预处理的频域方法，分析了利用传统滤波法的不足之处，提出了同态滤波改善图像对比度的新算法；第五章利用小波变换的尺度变化效应对水下图像进行增强和降噪工作。
目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
第1章 绪论 1
1.1课题背景及意义 1
1.2 研究概况和当今预处理技术的发展现状 1
1.3 水下光学特性 2
1.4论文的内容安排 4
第2章 基于空域变换的预处理技术 6
2.1灰度变换 6
2.1.1 线性变换法 7
2.1.2 非线性变换法 7
2.2 直方图均衡化 8
2.2.1图像的增强与直方图均衡 9
2.2.2直方图均衡化算法 9
2.2.3理论仿真及分析 10
2.3直方图规定化 11
2.3.1直方图规定化算法 11
2.3.2 理论仿真及分析 12
2.4直方图均衡化的改进型算法 13
2.4.1局部直方图均衡化算法 13
2.4.2部分子块重叠局部直方图均衡化算法 14
2.5 空域平滑与图像去噪 15
2.5.1中值滤波 17
2.6 水下图像的锐化 18
2.6.1水下图像的细节模糊问题 18
2.6.2拉普拉斯算子法 19
2.7本章小结 20
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^3^5^1^9^1^6^0^7^2^*
第3章 基于频域变换的预处理技术 22
3.1 频域滤波及傅里叶变换 22
3.2 低通滤波 23
3.3 高通滤波 23
3.4 同态滤波 24
3.5 本章小结 26
第4章 基于小波变换的图像预处理技术 22
4.1小波变换理论 27
4.2二维小波变换和图像处理 30
4.2.1小波系数的能量分布特点 30
4.2.2小波基的选择 30
4.2.3基于小波变换的图像分解与重构 31
4.3小波分析在图像降噪中的应用 31
4.3.1小波图像降噪的基本原理 31
4.3.2理论仿真与分析 32
4.4小波分析在图像增强中的应用 34
4.4.1小波图像增强的基本原理 34
4.4.2 理论仿真与分析 35
4.5小波分析在图像平滑中的应用 37
4.5.1小波图像平滑的基本原理 37
4.5.2 理论仿真与分析 37
4.6本章小结 37
第5章 总结与展望 38
参考文献 40
致谢 42
附录一：中英互译 43
附录二：本科毕业设计（论文）任务书 55
第1章 绪论
1.1课题背景及意义
当今世界对地球的深入探索可以说就是对未知的海洋世界进行研究。众所周知，海洋广袤无垠，占据了地球面积的71%，海底也蕴藏着大量而丰富的资源。科学家在更好地开发和利用海洋资源之前，水下摄影是科研人员必须要做的前期工作。而水下摄影技术的发展也促进了水下考古，海洋救生，堤坝安全监测，海底能源勘探的极大发展。然而，海洋环境也非常复杂，太阳光线在海面一旦发生折射进入到海水中，海水中的悬浮粒子就会使水下光线呈现散射，折射等大量特性，在几百米深的海底，光的能量也会发生波长选择性衰减，不可避免会出现光的吸收特性。因此，我们得到的水下图像的质量往往不是非常理想，水下图像往往存在着照度不均，对比度低，噪声明显等弱点，同时由于水下特殊的光学特性，图像的细节往往不能很好的反映出来，得到的水下图像可能会丢失我们感兴趣的细节，使图像质量大大降低。水下环境的复杂性和多变性，例如照明条件不良及水体对光的吸收效应、散射效应和卷积效应等，严重影响着水下图像的成像效果：可视距离有限、水下光源的非均匀照明造成图像的低对比度、模糊、光斑、色彩降维以及各种复杂因素引起的噪声。因此，对第一手得到的水下图像进行预处理，以便于后期对图像的处理和分析，就成为我们研究的重要课题。
本文分别针对水下图像的具体特性，结合图像处理的实际要求和具体的处理目标，对几种图像预处理技术开展了详细的理论研究，并结合相应的仿真平台进行仿真实践。
1.2 研究概况和当今预处理技术的发展现状
在计算机技术迅速发展的今天，大容量的数据采集和处理已经成为了现实，这就为通过计算机软件对数字图像进行预处理提供了方便。人们通过水下摄影能够更好地掌握水下的情况，然而，由于海水中光线传播的特性，人们很难得到较为理想的研究图像。这是由于水下环境本身的复杂性和特殊性，拍摄得到的图像始终不能较好地反映水下景物的概貌，得到的水下图像通常并不能反映出我们感兴趣的细节。加之摄像设备和其与数据处理终端之间信道的局限性，在信息的采集，传输过程中往往会带来噪声。显然，如果不对图像进行预处理操作，水下图像的视觉质量往往相当低劣，不利于我们进行深度的科学研究。因此我们需要对这些对比度差，照度不均且可能受到噪声污染的水下图像，在保留和增强图像的边缘和特征的前提下，尽可能消除这些图像干扰因素。我们将这一系列对原始水下图像进行处理的工作称为水下图像的预处理。
图像预处理技术是集合有图像技术，矩阵运算，时频变换等数学工具的一大类方法。其中，图像的增强和滤波是图像预处理中最重要最常用的两个分支。借助水下图像的增强技术，突出图像中的重要信息，削弱和去除一些我们不需要的信息，有力于将我们采集到的水下图像转化成适合于后续分析和研究的图像。通过滤波技术，我们将图像中夹带的噪声滤去，提高图像的质量，从而避免了人或机器对水下图像研究结果的误判。一般来说，图像的预处理技术可以依据它的算法原理大致分为空域算法和频域算法两大类。小波变换也属于频域图像处理的范畴，然而小波变换理论是20世纪80年代中期以来发展而来的，有别于传统频域分析理论的时频分析方法，它的优点在于我们可以根据频率的高低和图像处理的实际需要灵活调节窗口的大小，是一种自适应的时频分析方法，被广泛应用于调和分析，音频处理，海底能源勘探和雷达信号探测等方面，也可应用于音频，图像和视频的压缩编码，是一种性能优越的预处理算法理论。
目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
第1章 绪论 1
1.1课题背景及意义 1
1.2 研究概况和当今预处理技术的发展现状 1
1.3 水下光学特性 2
1.4论文的内容安排 4
第2章 基于空域变换的预处理技术 6
2.1灰度变换 6
2.1.1 线性变换法 7
2.1.2 非线性变换法 7
2.2 直方图均衡化 8
2.2.1图像的增强与直方图均衡 9
2.2.2直方图均衡化算法 9
2.2.3理论仿真及分析 10
2.3直方图规定化 11
2.3.1直方图规定化算法 11
2.3.2 理论仿真及分析 12
2.4直方图均衡化的改进型算法 13
2.4.1局部直方图均衡化算法 13
2.4.2部分子块重叠局部直方图均衡化算法 14
2.5 空域平滑与图像去噪 15
2.5.1中值滤波 17
2.6 水下图像的锐化 18
2.6.1水下图像的细节模糊问题 18
2.6.2拉普拉斯算子法 19
2.7本章小结 20
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^3^5^1^9^1^6^0^7^2^*
第3章 基于频域变换的预处理技术 22
3.1 频域滤波及傅里叶变换 22
3.2 低通滤波 23
3.3 高通滤波 23
3.4 同态滤波 24
3.5 本章小结 26
第4章 基于小波变换的图像预处理技术 22
4.1小波变换理论 27
4.2二维小波变换和图像处理 30
4.2.1小波系数的能量分布特点 30
4.2.2小波基的选择 30
4.2.3基于小波变换的图像分解与重构 31
4.3小波分析在图像降噪中的应用 31
4.3.1小波图像降噪的基本原理 31
4.3.2理论仿真与分析 32
4.4小波分析在图像增强中的应用 34
4.4.1小波图像增强的基本原理 34
4.4.2 理论仿真与分析 35
4.5小波分析在图像平滑中的应用 37
4.5.1小波图像平滑的基本原理 37
4.5.2 理论仿真与分析 37
4.6本章小结 37
第5章 总结与展望 38
参考文献 40
致谢 42
附录一：中英互译 43
附录二：本科毕业设计（论文）任务书 55
第1章 绪论
1.1课题背景及意义
当今世界对地球的深入探索可以说就是对未知的海洋世界进行研究。众所周知，海洋广袤无垠，占据了地球面积的71%，海底也蕴藏着大量而丰富的资源。科学家在更好地开发和利用海洋资源之前，水下摄影是科研人员必须要做的前期工作。而水下摄影技术的发展也促进了水下考古，海洋救生，堤坝安全监测，海底能源勘探的极大发展。然而，海洋环境也非常复杂，太阳光线在海面一旦发生折射进入到海水中，海水中的悬浮粒子就会使水下光线呈现散射，折射等大量特性，在几百米深的海底，光的能量也会发生波长选择性衰减，不可避免会出现光的吸收特性。因此，我们得到的水下图像的质量往往不是非常理想，水下图像往往存在着照度不均，对比度低，噪声明显等弱点，同时由于水下特殊的光学特性，图像的细节往往不能很好的反映出来，得到的水下图像可能会丢失我们感兴趣的细节，使图像质量大大降低。水下环境的复杂性和多变性，例如照明条件不良及水体对光的吸收效应、散射效应和卷积效应等，严重影响着水下图像的成像效果：可视距离有限、水下光源的非均匀照明造成图像的低对比度、模糊、光斑、色彩降维以及各种复杂因素引起的噪声。因此，对第一手得到的水下图像进行预处理，以便于后期对图像的处理和分析，就成为我们研究的重要课题。
本文分别针对水下图像的具体特性，结合图像处理的实际要求和具体的处理目标，对几种图像预处理技术开展了详细的理论研究，并结合相应的仿真平台进行仿真实践。
1.2 研究概况和当今预处理技术的发展现状
在计算机技术迅速发展的今天，大容量的数据采集和处理已经成为了现实，这就为通过计算机软件对数字图像进行预处理提供了方便。人们通过水下摄影能够更好地掌握水下的情况，然而，由于海水中光线传播的特性，人们很难得到较为理想的研究图像。这是由于水下环境本身的复杂性和特殊性，拍摄得到的图像始终不能较好地反映水下景物的概貌，得到的水下图像通常并不能反映出我们感兴趣的细节。加之摄像设备和其与数据处理终端之间信道的局限性，在信息的采集，传输过程中往往会带来噪声。显然，如果不对图像进行预处理操作，水下图像的视觉质量往往相当低劣，不利于我们进行深度的科学研究。因此我们需要对这些对比度差，照度不均且可能受到噪声污染的水下图像，在保留和增强图像的边缘和特征的前提下，尽可能消除这些图像干扰因素。我们将这一系列对原始水下图像进行处理的工作称为水下图像的预处理。
图像预处理技术是集合有图像技术，矩阵运算，时频变换等数学工具的一大类方法。其中，图像的增强和滤波是图像预处理中最重要最常用的两个分支。借助水下图像的增强技术，突出图像中的重要信息，削弱和去除一些我们不需要的信息，有力于将我们采集到的水下图像转化成适合于后续分析和研究的图像。通过滤波技术，我们将图像中夹带的噪声滤去，提高图像的质量，从而避免了人或机器对水下图像研究结果的误判。一般来说，图像的预处理技术可以依据它的算法原理大致分为空域算法和频域算法两大类。小波变换也属于频域图像处理的范畴，然而小波变换理论是20世纪80年代中期以来发展而来的，有别于传统频域分析理论的时频分析方法，它的优点在于我们可以根据频率的高低和图像处理的实际需要灵活调节窗口的大小，是一种自适应的时频分析方法，被广泛应用于调和分析，音频处理，海底能源勘探和雷达信号探测等方面，也可应用于音频，图像和视频的压缩编码，是一种性能优越的预处理算法理论。
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