水下圖像增強(qiáng)與復(fù)原技術(shù)研究(匯報(bào)總結(jié))

總匯報(bào)水下圖像增強(qiáng)與復(fù)原技術(shù)研究

結(jié)在許多利用水下圖像的領(lǐng)域，我們都需要獲得成像質(zhì)量高的水下圖片，例如水下考古、水下生物研究、海底勘探、水下無人潛航器導(dǎo)航、水下目標(biāo)檢測(cè)跟蹤、三維重建等領(lǐng)域。研究意義對(duì)比度低顏色失真光照度不均可觀察距離衰減細(xì)節(jié)不清晰噪聲多水體光照的后向散射水對(duì)光的吸收特性，水對(duì)光的吸收在不同光譜區(qū)域是不一樣的，藍(lán)光衰減的最少，紅光衰減的最多。水體散射水體散射性質(zhì)和懸浮體、活性有機(jī)體的存在，水對(duì)光的吸收作用給水下彩色攝象帶來很大的困難，通常只能在1-2m距離目標(biāo)進(jìn)行拍攝才能避免色彩的丟失水中懸浮物的存在水下圖像增強(qiáng)與復(fù)原水下圖像清晰，方便應(yīng)用水下圖像領(lǐng)域的研究主要研究?jī)?nèi)容主要研究?jī)?nèi)容水下成像模型I(x)=J(x)×t(x)+A×(1-t(x))主要研究?jī)?nèi)容直方圖均衡化校正色偏主要研究?jī)?nèi)容第一步：進(jìn)行像素灰度數(shù)統(tǒng)計(jì)，得到每個(gè)灰度級(jí)的像素點(diǎn)的數(shù)量。第二步：計(jì)算灰度分布密度，用各灰度級(jí)的像素點(diǎn)數(shù)量除以總的像素點(diǎn)數(shù)量，取值在（0,1）區(qū)間的灰度分布密度，取出各通道中有效的最大灰度值第三步：計(jì)算累計(jì)直方圖分布，分別得到三個(gè)顏色通道和灰度圖像的累計(jì)直方圖分布，即每個(gè)灰度值的累計(jì)概率密度。第四步：累計(jì)分布取整，用四個(gè)值中的最大值與灰度值230來做比較，然后取最小值。這樣可以避免顏色校正的圖像灰度值過于高，造成圖像整體過亮）主要研究?jī)?nèi)容用得到的最小值來各個(gè)通道進(jìn)行累計(jì)分布取整，將累計(jì)概率密度變換為（0,255）區(qū)間的灰度值，累計(jì)分布取整公式如下。主要研究?jī)?nèi)容第五步：對(duì)灰度值進(jìn)行映射，首先我們要判斷像素點(diǎn)紅色通道是否在三個(gè)通道中所占比例最小，如果紅色通道在三通道中所占比例最小，如果紅色通道在三通道中所占比例既不是最小的也不是最大的，主要研究?jī)?nèi)容如果紅色通道在三通道中是最大的這一方法能夠避免傳統(tǒng)直方圖均衡化方法中紅色通道過校正的問題出現(xiàn)。研究?jī)?nèi)容分?jǐn)?shù)階微分運(yùn)算對(duì)信號(hào)的高頻部分具有增強(qiáng)作用，并且隨著分?jǐn)?shù)階微分階次和頻率的增加，增強(qiáng)的幅度呈非線性急速增長(zhǎng)。同時(shí)分?jǐn)?shù)階微分對(duì)信號(hào)的低頻部分進(jìn)行了一定程度的非線性的保留。因此，分?jǐn)?shù)階微分對(duì)圖像邊緣和紋理有一定的增強(qiáng)和保留作用研究?jī)?nèi)容從不同的應(yīng)用角度去分析問題可以得到不同的分?jǐn)?shù)階微分的定義，所以迄今為止，分?jǐn)?shù)階微分仍然沒有統(tǒng)一的時(shí)域定義表達(dá)式。在眾多的定義表達(dá)式中，主要有三種經(jīng)典的分?jǐn)?shù)階微分定義，包括G-L，R-L,Capotu定義。分?jǐn)?shù)階微分定義G-L在數(shù)值實(shí)現(xiàn)時(shí)可以轉(zhuǎn)換為卷積運(yùn)算形式，因此非常適合在圖像信號(hào)處理中的應(yīng)用。研究?jī)?nèi)容構(gòu)造分?jǐn)?shù)階掩膜算子分?jǐn)?shù)階微分理論應(yīng)用到數(shù)字圖像中的關(guān)鍵是增加一個(gè)自由度，即階次通過適當(dāng)調(diào)節(jié)的大小可以構(gòu)造相應(yīng)的掩膜算子，從而得到較好的圖像增強(qiáng)效果。假設(shè)二維圖像信號(hào)對(duì)于X軸，Y軸方向的分?jǐn)?shù)階微分在一定的條件下是可分離的，這樣可以利用分?jǐn)?shù)階微分算子分別對(duì)數(shù)字圖像的八個(gè)方向進(jìn)行濾波處理，然后將得到的中間結(jié)果通過相關(guān)規(guī)則結(jié)合。研究?jī)?nèi)容研究?jī)?nèi)容研究?jī)?nèi)容研究?jī)?nèi)容研究?jī)?nèi)容I(x)=J(x)×t(x)+A×(1-t(x))我們認(rèn)為在局部小區(qū)域內(nèi)，相同物體的透射率相同,即在以像素點(diǎn)x為中心，半徑為r的小窗口區(qū)域內(nèi)，在水下降質(zhì)圖像與非降質(zhì)圖像之間是一個(gè)局部線性模型，透射率t(x)為一個(gè)固定值。水下降質(zhì)圖像與非降質(zhì)圖像具有相同的梯度變化，所以基于這個(gè)模型對(duì)圖像有邊緣保持的特性。研究?jī)?nèi)容對(duì)于線性系數(shù)的判定，我們由輸入圖像P來限制。我們假設(shè)非降質(zhì)圖像J是輸入圖像P減去一些不需要的成分的結(jié)果（例如噪聲或結(jié)構(gòu)），用n表示。即J=P-n我們用線性回歸模型來求出系數(shù)，即希望擬合函數(shù)的輸出值與輸入值之間的差距最小，也就是讓下式最小。通過最小二乘法，我們可以得到：研究?jī)?nèi)容引導(dǎo)濾波同樣假設(shè)濾波后圖像與原圖像成局部線性關(guān)系。通過對(duì)水下成像模型的分析發(fā)現(xiàn)，引導(dǎo)濾波完全可以應(yīng)用于水下圖像質(zhì)量增強(qiáng)。我們獲得的增強(qiáng)細(xì)節(jié)的三通道圖像作為引導(dǎo)圖像，將校正色偏后的三通道的圖像作為輸入圖像，對(duì)三通道分別進(jìn)行引導(dǎo)濾波，引導(dǎo)濾波輸出圖像即為我們要得到的既校正了色偏，又增強(qiáng)了細(xì)節(jié)的水下降質(zhì)圖像的復(fù)原圖像。結(jié)果與目標(biāo)結(jié)果與目標(biāo)結(jié)果與目標(biāo)原圖Ancuti方法Bazeille方法自動(dòng)紅通道方法N.Carlevaris方法本文方法結(jié)果與目標(biāo)原圖Ancuti方法Bazeille方法自動(dòng)紅通道方法N.Carlevaris方法本文方法結(jié)果與目標(biāo)原圖Ancuti方法Bazeille方法自動(dòng)紅通道方法N.Carlevaris方法本文方法結(jié)果與目標(biāo)原圖Ancuti方法Bazeille方法自動(dòng)紅通