【摘要】：隨著當今海洋領域研究的逐漸深入,目標偏振成像技術已成為國內(nèi)外各個國家關注和研究的熱點。而水下激光主動成像是根據(jù)海水對藍綠激光的光譜特性、時間特性和空間特性實現(xiàn)對水下成像目標物進行成像,克服了水下聲納成像系統(tǒng)造成的分辨率低和探測距離短的缺點。但光在水中傳輸?shù)倪^程中產(chǎn)生的散射和吸收,會降低水下目標偏振圖像的質(zhì)量。本文通過分析水介質(zhì)中懸浮粒子的散射特性,設計水下目標成像實驗,采用分時旋轉(zhuǎn)偏振片的方式采集目標圖像。本文實驗選取可見光波段的532nm藍綠激光進行水下偏振成像,成像系統(tǒng)采集三個不同角度的強度圖像,并計算相應的斯托克斯圖像。針對水下偏振圖像存在的質(zhì)量差、紋理細節(jié)模糊和對比度低等問題,本文研究基于提升小波變換的多尺度分解方法,對其進行圖像融合增強處理,提高偏振圖像質(zhì)量。首先,本文將反映細節(jié)紋理信息的偏振度和偏振角圖像組合,生成偏振組合圖像;接著,將偏振組合圖像和光強圖像進行多尺度分解。對于分解產(chǎn)生的反映近似信息的低頻分量和反映細節(jié)信息的高頻分量,本文提出一種區(qū)域能量做權重系數(shù)和基于區(qū)域方差結合的融合規(guī)則;最后,利用逆變換重構圖像,生成最終的融合圖像。實驗仿真表明,本文提出的融合方法相對于傳統(tǒng)的圖像融合方法在提高圖像對比度和清晰度上有一定的優(yōu)勢。這為資源探索、海底地形地貌勘探和潛艇探測等領域打下了良好的基礎。
【圖文】：

該方法是建立在圖像或傳感器基礎上的。需要確立參數(shù)估計的優(yōu)化函數(shù)，它會從原始圖像構建一個相關的先驗模型，將問題等價為一個優(yōu)化問題。代表性的有基于貝葉斯和馬爾可夫的方法。d）神經(jīng)網(wǎng)絡方法基于神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像融合方法需要設計網(wǎng)絡結構和規(guī)則，該方法將智能圖像處理帶到圖像融合方向，，為圖像融合帶來了開辟了另一條發(fā)展方向。目前智能技術正在快速的發(fā)展，該技術已經(jīng)應用于圖像處理和目標分類與檢測等領域。2）基于變換域圖像融合方法基于變換域的融合方法主要有傅里葉變換和多尺度變換。這些方法在圖像融合增強方面也取得了一些不錯的效果。目前，基于多尺度變換的方法是圖像融合領域研究和關注的重點。本文對于偏振圖像融合增強也是在其基礎上進行的。多尺度分解是指對原始圖像進行分解，從而產(chǎn)生不同尺度和不同分辨率的子分量圖像，得到低頻和高頻分量，對于分解產(chǎn)生的低頻和高頻信息采用不同的融合方法進行融合；逆變換重構圖像，生成最終的融合圖像，進而提高目標成像的質(zhì)量�；诙喑叨茸儞Q的融合流程如圖 1.2 所示。

量的表示方法，偏振度 P 可以( )1 22 2 21 2 30S S SS+ += 幾種情況： = 0，此時 P＝0，表明是自然23+ S，此時 P＝1，表明是完全部分偏振光。態(tài)的表示，但其表現(xiàn)形式復衰減、吸收及散射特性。根懸浮粒子產(chǎn)生的后向散射。應”而改善水下偏振成像的
【學位授予單位】：長春理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TN241;P715.5

【參考文獻】

相關期刊論文 前8條

1 李俊峰;姜曉麗;戴文戰(zhàn);;基于提升小波變換的醫(yī)學圖像融合[J];中國圖象圖形學報;2014年11期

2 姜會林;付強;段錦;張立中;李英超;張肅;;紅外偏振成像探測技術及應用研究[J];紅外技術;2014年05期

3 王慧斌;廖艷;沈潔;王鑫;;分級多尺度變換的水下偏振圖像融合法[J];光子學報;2014年05期

4 虞文俊;顧國華;楊蔚;;基于小波變換的紅外偏振圖像融合算法[J];激光技術;2013年03期

5 姚天甫;朱靖;樊燁;陳廷斌;王武;王澤鋒;;激光偏振特性用于水下目標探測[J];激光與光電子學進展;2010年06期

6 張曉琳;唐文彥;馬強;;激光空中探測水下目標的新方法研究[J];激光與紅外;2009年08期

7 朱彩霞;閆亞東;沈滿德;何俊華;;基于水下反恐的微光成像系統(tǒng)[J];應用光學;2008年02期

8 曹念文,劉文清,張玉鈞;偏振成像技術提高成像清晰度、成像距離的定量研究[J];物理學報;2000年01期

相關博士學位論文 前5條

1 張海洋;分振幅偏振成像系統(tǒng)定標研究[D];中國科學院大學(中國科學院長春光學精密機械與物理研究所);2018年

2 朱攀;紅外與紅外偏振/可見光圖像融合算法研究[D];天津大學;2017年

3 劉羽;像素級多源圖像融合方法研究[D];中國科學技術大學;2016年

4 韓捷飛;便攜式水下連續(xù)光成像系統(tǒng)設計及成像質(zhì)量增強技術研究[D];華中科技大學;2016年

5 查冰婷;水下同步掃描周視激光近程目標探測研究[D];南京理工大學;2015年

相關碩士學位論文 前10條

1 李朝陽;紅外多波段圖像融合算法研究[D];中國科學院大學(中國科學院光電技術研究所);2018年

2 景琳;大氣—海洋系統(tǒng)的偏振BRDF和偏振成像的研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2018年

3 柴鵬飛;基于多尺度變換的圖像融合方法研究[D];江南大學;2017年

4 陶強強;基于偏振恢復的主動成像系統(tǒng)研究[D];合肥工業(yè)大學;2017年

5 張俊偉;距離選通激光主被動像信息融合技術研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2016年

6 劉征;基于可見光偏振成像的目標探測技術研究[D];中國科學院研究生院(光電技術研究所);2016年

7 王曉娟;基于長波的紅外偏振成像技術研究[D];天津大學;2016年

8 李加恒;基于多尺度變換的醫(yī)學圖像融合算法研究與應用[D];浙江理工大學;2016年

9 王若謙;基于圖像融合的水下圖像增強算法研究[D];大連海事大學;2016年

10 趙蓉;可見光偏振成像的圖像增強技術研究[D];南京理工大學;2016年

本文編號：2589976