基于后向散射噪声模型的水下图像复原算法研究

摘要

原始图像在其获取、储存和传输过程中,由于受到种种因素影响,使得最终获取的图像不可避免地存在图像退化问题,如果不进行适当的检测评定和复原处理,将会直接影响到后续的图像处理环节。海洋是人类生存和发展的重要领域,所以水下图像也日渐成为人们研究的重要领域和方向。对水下降质图像进行复原处理,最大限度地还原出原图像,可获取大量重要信息。但由于水下成像过程复杂,所以如何能尽量精确地复原图像就成为一个重要的研究课题。
　　 由于水下成像系统复杂的成像特性,水下图像往往失真严重,水的吸收作用将导致到达目标物的光线衰减,水的散射作用又会使整个成像呈现雾化效果。其中,水的散射作用包括前向散射和后向散射,具体表现在成像系统中分别为系统点扩散函数和加性噪声。水的散射作用是造成图像退化的最主要的因素。而且随着拍摄距离的增大,画面反差降低,也使水下光学成像变得十分困难。因此,水下数字图像复原技术就是要解决此类问题,通过运用不同的复原方法,使水下降质图像获得最大程度的复原效果。
　　 本文本着通用性和实时性的原则,对数字图像复原问题做了详细的分析研究,对比研究了几种图像复原的方法,确定维纳滤波是适合对水下图像进行复原的方法之一。重点分析了水下图像的成像原理及光散射作用对图像退化的影响,并针对水下图像特殊的成像机理,提出了一套与之相适用的水下图像退化系统的物理模型,通过此模型,系统而详细的分析研究系统传递函数与后向散射噪声的特性,推导出相应的公式,并根据维纳滤波器的原理,确定滤波器参数,以此对退化图像进行复原处理。实验证明,该方法能够较好地恢复出图像细节,因此具有一定创新性和可行性。

目录

文摘

英文文摘

0 前言

0.1 引言

0.2 图像复原技术概述及应用

0.3 水的光学特性及对水下成像的影响

0.4 本文所做的工作和内容安排

1 数字图像处理理论及图像复原概论

1.1 数字图像处理概述

1.1.1 图像的概念

1.1.2 图像信号的数字化

1.1.3 数字图像的表示

1.1.4 数字图像处理概述

1.2 数字图像复原

1.2.1 图像复原概述

1.2.2 退化的数字模型

1.2.3 图像质量的评价方法

2 水下成像系统及几种图像复原方法

2.1 水的光学特性

2.2 水的光学特性对水下成像的影响

2.2.1 水下照明对目标的光辐射

2.2.2 成像系统像面上的光线组成

2.2.3 像面上各路光线的表示

2.2.4 各成像光束对水下成像的影响

2.3 几种图像滤波复原方法

2.3.1 约束最小二乘算法

2.3.2 Lucy-Richardson算法

2.3.3 盲卷积算法

2.3.4 维纳滤波

3 一种基于后向散射噪声物理模型的水下成像退化系统

3.1 理想状态下的图像退化物理散射模型

3.1.1 退化过程推导

3.1.2 实验情况

3.2 水下图像退化物理模型光散射特性分析

3.2.1 基于物理模型的水体的前向散射效应分析

3.2.2 水体的后向散射特性分析

4 基于后向散射噪声模型的水下图像复原研究

4.1 水体后向散射光能量分析

4.2 关于后向散射噪声参数的实验估计

4.3 水下图像复原实验过程

4.3.1 较远距离拍摄的水下模糊图像复原

4.3.2 较近距离拍摄的水下模糊图像复原

5 总结及展望

5.1 研究工作总结

5.2 今后工作展望

参考文献

致谢

个人简历

攻读硕士学位期间发表的论文