水下低对比度图像的清晰化方法研究
进入二十一世纪以来，由于陆上资源的日益消耗，环境的不断破坏等原因，人们的目光逐渐转移到了海洋上，开发海洋资源在当今世界各国中达成共识。要充分的利用海洋资源，就必须要先了解海洋，这就需要获得足够多的海洋信息。获取海洋信息的主要手段就是水下成像。但是由于水下图像的成像环境恶劣，这些得到的水下图像很难直接用于海洋的开发和研究。对水下低对比度图像的清晰化处理就是为了解决以上的问题，从而得到更加符合人类视觉特性和机器识别处理的图像。水下图像清晰化的方法可以分为图像复原和图像增强两种。本文就是从这两个角度来对水下图像进行清晰化处理的。首先简要的概述了水下图像的成像原理，以及海水的光学特性，光线在水下传输时，不仅会受到水体的吸收作用还有前向散射和后向散射，从而使得图像变得模糊，从而引出了对水下图像清晰化处理的研究，提高图像的质量。图像复原方面，建立一个退化模型，以这个模型为基础，采用各种逆退化处理方法来恢复出原图像。而在本文中是使用在去雾算法中用到的暗原色先验理论，来完成对水下降质图像清晰化的处理，提高图像质量。图像增强方面，使用的直方图均衡化及其改进算法，对于这几种改进算法进行了比较，分析了应用性和局限性。基于中心环绕的Retinex理论中的MSR对图像进行增强，调节整体亮度，增强细节，提高对比度，并且能够有效的去除后向散射的影响，取得了很好的效果。
目录
摘要 I
ABSTRACT II
目录 3
第一章 绪论 1
1.1 课题背景和意义 1
1.2 国内外研究现状 2
1.3 本文的主要工作 5
第二章 水下图像的基本特性 7
2.1 水下图像概述 7
2.2 水的光学特性 7
2.2.1 水对光的吸收特性 8
2.2.2 水对光的散射特性 9
2.3 本章小结 10
第三章 水下图像复原方法 11
3.1 图像复原概述 11
3.2 图像复原的滤波方法 11
3.2.1 约束最小二乘方滤波 11
3.2.2 维纳滤波 12
3.2.3 等功率谱滤波 13
3.3 基于暗原色的水下图像复
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072*
原 14
3.3.1 暗原色先验理论 14
3.3.2 暗原色算法描述 15
3.3.3实验结果和分析 16
3.4 本章小结 17
第四章 水下图像增强方法 18
4.1 基于直方图的算法 18
4.1.1 直方图均衡化算法 18
4.1.2 块重叠直方图均衡化 19
4.1.2 部分重叠的直方图均衡化算法 23
4.2 Retinex图像增强算法 27
4.2.1 Retinex理论 27
4.2.2 基于中心环绕的Retinex算法 29
4.3 本章小结 33
第五章 总结与展望 34
5.1 总结 34
5.2 展望 34
致谢 35
参考文献 36
第一章 绪论
1.1 课题背景和意义
海洋面积占据了地球表面积的71%，在海洋中蕴藏了巨量的资源和能源，对于缓解人类社会日益增长的人口，资源和环境压力有巨大的作用。我国拥有长达18000公里的海岸线和面积在300平方公里以上的主权海域，在广阔的中拥有着丰富的矿物资源和生物资源，尤其是南海海域、东海大陆架、渤海附近有着巨大的油气储量，开发海洋在将成为我国经济未来增长的重要点。
《2014年中国海洋经济统计公报》显示，2014年全国海洋生产总值59936亿元，比上年增长7.7%，海洋生产总值占国内生产总值的9.4%。其中，海洋产业增加值35611亿元，海洋相关产业增加值24325亿元[]。在我国对海洋进行不断深入的研究过程中，应该认识到在我国海域中存在许多问题，所以我们应该尽全力的了解海洋，获取海洋信息是对海洋资源充分开发利用和维护我国海洋权益的必然要求。
随着科技的发展，这些年来人们投入了大量的精力在计算机图像处理技术方面，尤其是在成像方面取得了不错的成效。计算机图像处理技术就是使用计算机对图像进行一系列的操作，得到理想的图像。在进行图像处理的时候主要使用图像复原和图像增强技术来改善图像的质量。尤其是对于模糊不清的水下图像而言，图像复原和图像增强就更为重要了。
在水下，光波的传输特性没有声波的优良，水体对于光这种能量有较强的吸收作用，并且水体本身和其中的悬浮颗粒对光还有这极强的散射效应，而且当水的十分清澈时例如纯净水，对于光的散射效应会更加明显。水下光传输的时发生的吸收和散射效应对光成像的距离有很大的影响。因此，对水下低对比度的图像做清晰化处理来增强图像的质量，能够扩展视野，观测到裸眼所不能接触的物体。
就目前而言，人们在水下进行成像图像拍摄时都是使用辅助光源，但是由于水下的拍摄环境比较复杂，水体本身的流动、对光的散射和吸收、水中的各种浮游生物和悬浮颗粒都会对水下图像产生各种影响，使得图像的质量下降，获得水下准确信息的难度增加，也使得在对图像进行自动识别等后续处理时面临更大障碍[]。典型的水下图像主要有以下特点[]：
(a)照明光主要由自然光或者辅助光源提供，为点光源。则在光源出的亮度最高，逐渐向四周传播时减弱，这就使得图像接收到的光线强度不同，图像也就变得亮暗相交。
(b)由于是点光源，所以导致了光线的分布不均匀，有可能整个物体的外形都会发生变化，一些细节在图像中也不能显示出来。
(c)水体对光的散射效应，吸收效应使得水下图像在形成的过程中容易产生“黑块”，也就是被忽略的细节，而且产生图像的信噪比很低，对比不够明显。
所以，研究水下图像清晰化处理方法来提高水下图像质量很重要，对于今后海洋的研究，开发，应有都有着极其重要的意义。
1.2 国内外研究现状
目前，对水下低对比度图像清晰化的方法主要由从两个角度进行的。
第一种是从图像复原角度来进行水下低对比度图像清晰化，建立物理模型对图像进行分析析，从而实现图像的复原。图像复原是基于对退化过程有着一定的了解，利用现有的或者推算出来的退化模型，来对图像进行复原的。
常用的图像复原方法大致可以分为参数法和迭代法。
参数法首先对退化模型进行分析，得到具体的参数和结构，然后再构建出一般型的退化模型，再在常用的图像复原方法中使用得到的一般型模型，如维纳滤波、逆滤波、等功率谱滤波等来完成复原，前面所列出的几种方法对高质量图像的估计和对退化函数的估计是分开在不同的时间点执行的，所以在同一时间的计算复杂度就没有太大了。遇到不同的问题，需要的退化函数模型是不同的，常用的退化函数有湍流退化函数、散焦退化函数、高斯退化函数、匀速直线运动退化函数等。已知了上述的退化函数，所以在遇到实际问题时，面对不同的需要，只需要调整函数中的参数就可以了。但是退化模型只是模拟物理过程，在处理的实际问题中有可能与物理退化过程有一定的偏差，所以我们需要估计退化函数了。
上述的图像复原方法对水体的散射作用分析是从物理的的角度来进行的，经过这种方法得到复原图像。但是不同的水下图像拍摄于不同的水体，这些不同的水体水下情况不可能一样，例如水体本身的水质、水中的浮游生物、水中的悬浮颗粒、水体自身的流动性就会因为水域的不同而有着或多或少的区别，所以目前对水下图像退化函数的精确量化研究还较为罕见[]。可以通过具体的实验或者进行数学建模来得到确定的水下退化函数。Grosso[][]、Voss[]用实验方法测量海水的光学传递函数，但是设备昂贵复杂难以实用。实验方法中也可用光的传递函数结合水体一维MTF信息[][]。这种方法对于数据的精确度有很高的要求，产生的各种数据也比较的多，并且由于是实验方法，对于条件的要求苛刻，在水下较为恶劣的环境里难以实现，不适合大规模的使用。除了实验法，则可以使用数学方法，建立一个模型来模拟退化过程，并且数学建模有很强的适用性，这一点是实验法所不能比拟的。对于退化图像而言如果退化的原理能够相同的话，它们就有相同的退化函数，所以在使用时就只需要改变函数中的参数。
目录
摘要 I
ABSTRACT II
目录 3
第一章 绪论 1
1.1 课题背景和意义 1
1.2 国内外研究现状 2
1.3 本文的主要工作 5
第二章 水下图像的基本特性 7
2.1 水下图像概述 7
2.2 水的光学特性 7
2.2.1 水对光的吸收特性 8
2.2.2 水对光的散射特性 9
2.3 本章小结 10
第三章 水下图像复原方法 11
3.1 图像复原概述 11
3.2 图像复原的滤波方法 11
3.2.1 约束最小二乘方滤波 11
3.2.2 维纳滤波 12
3.2.3 等功率谱滤波 13
3.3 基于暗原色的水下图像复
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072*
原 14
3.3.1 暗原色先验理论 14
3.3.2 暗原色算法描述 15
3.3.3实验结果和分析 16
3.4 本章小结 17
第四章 水下图像增强方法 18
4.1 基于直方图的算法 18
4.1.1 直方图均衡化算法 18
4.1.2 块重叠直方图均衡化 19
4.1.2 部分重叠的直方图均衡化算法 23
4.2 Retinex图像增强算法 27
4.2.1 Retinex理论 27
4.2.2 基于中心环绕的Retinex算法 29
4.3 本章小结 33
第五章 总结与展望 34
5.1 总结 34
5.2 展望 34
致谢 35
参考文献 36
第一章 绪论
1.1 课题背景和意义
海洋面积占据了地球表面积的71%，在海洋中蕴藏了巨量的资源和能源，对于缓解人类社会日益增长的人口，资源和环境压力有巨大的作用。我国拥有长达18000公里的海岸线和面积在300平方公里以上的主权海域，在广阔的中拥有着丰富的矿物资源和生物资源，尤其是南海海域、东海大陆架、渤海附近有着巨大的油气储量，开发海洋在将成为我国经济未来增长的重要点。
《2014年中国海洋经济统计公报》显示，2014年全国海洋生产总值59936亿元，比上年增长7.7%，海洋生产总值占国内生产总值的9.4%。其中，海洋产业增加值35611亿元，海洋相关产业增加值24325亿元[]。在我国对海洋进行不断深入的研究过程中，应该认识到在我国海域中存在许多问题，所以我们应该尽全力的了解海洋，获取海洋信息是对海洋资源充分开发利用和维护我国海洋权益的必然要求。
随着科技的发展，这些年来人们投入了大量的精力在计算机图像处理技术方面，尤其是在成像方面取得了不错的成效。计算机图像处理技术就是使用计算机对图像进行一系列的操作，得到理想的图像。在进行图像处理的时候主要使用图像复原和图像增强技术来改善图像的质量。尤其是对于模糊不清的水下图像而言，图像复原和图像增强就更为重要了。
在水下，光波的传输特性没有声波的优良，水体对于光这种能量有较强的吸收作用，并且水体本身和其中的悬浮颗粒对光还有这极强的散射效应，而且当水的十分清澈时例如纯净水，对于光的散射效应会更加明显。水下光传输的时发生的吸收和散射效应对光成像的距离有很大的影响。因此，对水下低对比度的图像做清晰化处理来增强图像的质量，能够扩展视野，观测到裸眼所不能接触的物体。
就目前而言，人们在水下进行成像图像拍摄时都是使用辅助光源，但是由于水下的拍摄环境比较复杂，水体本身的流动、对光的散射和吸收、水中的各种浮游生物和悬浮颗粒都会对水下图像产生各种影响，使得图像的质量下降，获得水下准确信息的难度增加，也使得在对图像进行自动识别等后续处理时面临更大障碍[]。典型的水下图像主要有以下特点[]：
(a)照明光主要由自然光或者辅助光源提供，为点光源。则在光源出的亮度最高，逐渐向四周传播时减弱，这就使得图像接收到的光线强度不同，图像也就变得亮暗相交。
(b)由于是点光源，所以导致了光线的分布不均匀，有可能整个物体的外形都会发生变化，一些细节在图像中也不能显示出来。
(c)水体对光的散射效应，吸收效应使得水下图像在形成的过程中容易产生“黑块”，也就是被忽略的细节，而且产生图像的信噪比很低，对比不够明显。
所以，研究水下图像清晰化处理方法来提高水下图像质量很重要，对于今后海洋的研究，开发，应有都有着极其重要的意义。
1.2 国内外研究现状
目前，对水下低对比度图像清晰化的方法主要由从两个角度进行的。
第一种是从图像复原角度来进行水下低对比度图像清晰化，建立物理模型对图像进行分析析，从而实现图像的复原。图像复原是基于对退化过程有着一定的了解，利用现有的或者推算出来的退化模型，来对图像进行复原的。
常用的图像复原方法大致可以分为参数法和迭代法。
参数法首先对退化模型进行分析，得到具体的参数和结构，然后再构建出一般型的退化模型，再在常用的图像复原方法中使用得到的一般型模型，如维纳滤波、逆滤波、等功率谱滤波等来完成复原，前面所列出的几种方法对高质量图像的估计和对退化函数的估计是分开在不同的时间点执行的，所以在同一时间的计算复杂度就没有太大了。遇到不同的问题，需要的退化函数模型是不同的，常用的退化函数有湍流退化函数、散焦退化函数、高斯退化函数、匀速直线运动退化函数等。已知了上述的退化函数，所以在遇到实际问题时，面对不同的需要，只需要调整函数中的参数就可以了。但是退化模型只是模拟物理过程，在处理的实际问题中有可能与物理退化过程有一定的偏差，所以我们需要估计退化函数了。
上述的图像复原方法对水体的散射作用分析是从物理的的角度来进行的，经过这种方法得到复原图像。但是不同的水下图像拍摄于不同的水体，这些不同的水体水下情况不可能一样，例如水体本身的水质、水中的浮游生物、水中的悬浮颗粒、水体自身的流动性就会因为水域的不同而有着或多或少的区别，所以目前对水下图像退化函数的精确量化研究还较为罕见[]。可以通过具体的实验或者进行数学建模来得到确定的水下退化函数。Grosso[][]、Voss[]用实验方法测量海水的光学传递函数，但是设备昂贵复杂难以实用。实验方法中也可用光的传递函数结合水体一维MTF信息[][]。这种方法对于数据的精确度有很高的要求，产生的各种数据也比较的多，并且由于是实验方法，对于条件的要求苛刻，在水下较为恶劣的环境里难以实现，不适合大规模的使用。除了实验法，则可以使用数学方法，建立一个模型来模拟退化过程，并且数学建模有很强的适用性，这一点是实验法所不能比拟的。对于退化图像而言如果退化的原理能够相同的话，它们就有相同的退化函数，所以在使用时就只需要改变函数中的参数。
版权保护: 本文由 hbsrm.com编辑，转载请保留链接: www.hbsrm.com/jsj/wlw/651.html
