水下图像的兴趣目标检测

摘要

近年来，现代海洋高新技术蓬勃发展，水下机器视觉的研究和应用也在迅速进步。然而，由于水下光学环境的复杂多变，水下图像往往伴随着光线模糊、颜色失真以及噪声干扰等问题。如何在这样复杂的场景下，实现有效稳定的目标检测，目前仍是一个悬而未决的难题。
　　本文对水下环境的光学成像原理进行了探究，并设计了针对水下环境的兴趣目标检测算法框架。本文的主要工作内容如下：
　　1.本文提出了一种基于颜色空间平移的色偏校正算法，通过利用水体颜色坐标推导平移矢量的方法对色偏图像进行修正。与常用的灰色世界等算法相比，本文算法既能够有效还原兴趣目标的真实颜色，又可以“合理”提升图像对比度，避免过增强问题。
　　2.本文在一种简化的水下成像模型基础上进行拓展，提出了一种基于四元滤波的图像复原模型。相较于原算法，本文模型将彩色图像的三个颜色通道作为一个整体进行处理，使目标轮廓边缘变得更为清晰的同时，有效地保真了图像的颜色。
　　3.上述复原模型的效果与滤波器的参数选择密切相关，本文提出了一种鲁棒的基于四元相位叠合的清晰度评估算子，并以该算子为基础构建了一种有效的最优参数估计算法。
　　本文将上述色偏校正和图像复原模型（以及参数估计）作为水下图像的预处理步骤，与形状匹配算法相结合，构建了完整的目标检测算法框架。实验结果表明本文算法可以有效提高目标定位的准确性。

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第一章 绪论

1.1 本课题的研究目的与意义

1.2 研究内容及创新点

1.3 论文章节安排

第二章 水下图像处理与目标检测算法概述

2.1 水下图像处理算法概述

2.2 目标检测算法概述

2.3 本章小结

第三章 基于颜色空间平移的色偏校正技术

3.1水下图像发生色偏的原因

3.2常用的色偏校正算法

3.3基于颜色空间平移的色偏校正算法

3.4实验结果与分析

3.5本章小结

第四章 基于四元滤波的图像复原模型及其参数估计

4.1 四元数及其相关理论

4.2 基于四元滤波的图像复原模型

4.3 基于四元相位叠合的清晰度评估算子

4.4 图像复原模型的最优参数选择

4.5 实验结果与分析

4.6 本章小结

第五章 基于彩色边缘算子和形状匹配的目标检测技术

5.1 基于形态学梯度的彩色边缘算子

5.2 基于形状匹配的目标检测

5.3 目标检测算法整体框架及实验结果

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 本文主要工作总结

6.2 后续研究工作展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间已发表或录用的论文