水下圖像作為人們獲得水下信息的重要途徑,已經廣泛應用于水下機器人、海洋考古、海洋能源勘探等諸多領域。水下成像環(huán)境的特殊物理性質導致獲取的圖像存在細節(jié)模糊、顏色失真、對比度低等降質問題,嚴重影響了圖像信息的讀取。本文綜合考慮圖像的視覺效果、信息保留以及算法的復雜程度等因素,提出一種基于多尺度融合的水下圖像增強方法。本文主要工作如下:首先,分析光在水下的傳播特性,建立水下成像衰減模型和散射模型,簡述水下圖像成像特點。對當前主要的水下圖像增強方法進行研究和實現(xiàn),包括直方圖均衡化方法、白平衡方法、Retinex增強方法、暗通道先驗方法和圖像濾波降噪方法等。其次,針對水下圖像顏色失真和對比度下降兩個主要的退化問題,本文提出一種有效的基于多尺度融合的水下圖像增強方法。其采用改進的白平衡方法、Lab顏色空間直方圖均衡化方法和梯度域引導濾波方法獲得顏色校正版本和對比度增強版本作為圖像融合輸入;選取顯著圖、色度圖等四項權重特征計算歸一化權重圖�？紤]到計算的高效性,采用拉普拉斯金字塔和高斯金字塔對輸入圖像和權重圖像進行多尺度分解與融合,得到最終的增強結果。最后,本課題建立了多種退化類型的水下圖像數(shù)據集,對多尺度圖像融合方法進行檢驗,利用當前比較優(yōu)秀的兩種無參考水下圖像評價方法對圖像質量進行評測。從視覺效果和圖像質量評價標準兩方面對本文算法的有效性、適應性和穩(wěn)定性進行說明。
【學位單位】：哈爾濱工程大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.41;P714
【部分圖文】：

圖 2.1 光在水中的衰減情況[43]，在水下傳播時，紅光的傳輸距離最到 30 米左右，綠光傳輸距離到 20 米過百分之八十的光在水深為兩到三米，在水深為十米的深度時，就只剩下普遍存在顏色失真問題，通常呈現(xiàn)為題。理論和試驗結果表明，當光在水都呈現(xiàn)指數(shù)分布，用公式表示為0-αrrP = P e率，Pr表示光經過 r 距離傳播后剩余不僅與光的波長相關，還與水介質相數(shù)變換，得到光脈沖的作用距離方程001 1ln( ) ln( )rrPPLα P αP= =

哈爾濱工程大學碩士學位論文數(shù)，a 表示吸收系數(shù)，b 表示散射系數(shù)。物質對光的吸收和散射作用造成的[45]。接，進一步分析水下圖像的降質原因。從而。模型體和懸浮物質對光的作用主要分為吸收和成像平面接收到的光強分為兩部分：一部標輻射光，符號表示為AI ；另一部分為為SI 。成像平面接收到的總光強可以表示A SI = I + I

成像平面接收到的光強分為兩部分：一部分是目標輻射光，符號表示為AI ；另一部分為由于為SI 。成像平面接收到的總光強可以表示成A SI = I + I圖 2.2 水下成像模型示意圖的反射光分成了三部分：直接衰減部分、前指目標輻射光被水體吸收后，沒有經過散射作個過程建立水下成像衰減模型，如圖 2.3 所示
【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 余春艷;徐小丹;林暉翔;葉鑫焱;;應用霧天退化模型的低照度圖像增強[J];中國圖象圖形學報;2017年09期

2 孫玲姣;;基于Retinex理論的圖像增強算法研究[J];數(shù)碼世界;2016年12期

3 朱振軍;賈少華;;QMV141型微光圖像增強儀[J];輕兵器;2017年09期

4 程景云 ,朱泉生;用對流—擴散方程的差分格式實現(xiàn)圖像增強的機理[J];上海海運學院學報;1989年04期

5 張春森;;利用TM資料提取森林信息的波段選擇及圖像增強方法探討[J];遙感信息;1989年04期

6 王超;;基于圖像增強的幾種霧天圖像去霧算法[J];自動化應用;2018年02期

7 李杰美慧;王謀;韓江鴻;吳丹陽;王惠剛;;小波變換在水下圖像增強中的應用[J];技術與市場;2016年07期

8 胡布欽;莫曉麗;;降質圖像增強及評價的應用[J];數(shù)字技術與應用;2015年09期

9 侯艷芹;李均利;魏平;陳剛;;一種基于二維離散小波變換的醫(yī)學圖像增強算法[J];計算機工程與應用;2006年07期

10 王罡;;基于人眼視覺特性的艦船圖像增強方法[J];艦船科學技術;2019年04期

相關博士學位論文 前10條

1 陳杰;基于色彩信息的圖像增強研究[D];南京郵電大學;2017年

2 張憲紅;基于動力系統(tǒng)的圖像增強與分割算法及在林火遙感中應用[D];東北林業(yè)大學;2017年

3 丁暢;復雜海況環(huán)境下海面圖像增強方法研究[D];大連海事大學;2018年

4 向文鼎;霧天及海洋環(huán)境下的圖像增強與復原技術研究[D];中國科學院大學(中國科學院光電技術研究所);2019年

5 劉玉紅;基于生物視覺感知機制的圖像增強及質量評價的研究[D];電子科技大學;2018年

6 孔令海;基于PDE和曲率策動流的圖像增強去噪模型研究[D];中國工程物理研究院;2005年

7 王彥臣;基于多尺度數(shù)字X光圖像增強方法的研究[D];中國科學院研究生院（長春光學精密機械與物理研究所）;2005年

8 侯國家;水下圖像增強與目標識別算法研究[D];中國海洋大學;2015年

9 趙欣慰;水下成像與圖像增強及相關應用研究[D];浙江大學;2015年

10 陳燕;工業(yè)X射線圖像增強算法研究[D];中北大學;2016年

相關碩士學位論文 前10條

1 卿文楊;單幅水下圖像增強算法研究[D];云南大學;2018年

2 王亞敏;不同光照條件下的圖像增強算法研究[D];安徽大學;2019年

3 陳碩;基于圖像增強的多特征自然場景文本檢測研究[D];武漢理工大學;2018年

4 楊國慶;基于OCT技術的無創(chuàng)血糖監(jiān)測生物組織模型應用及其圖像增強的量化評價[D];河北大學;2019年

5 劉敏;基于Retinex理論的非均勻光照圖像增強研究[D];廣西師范大學;2019年

6 朱梅梅;基于單幅圖像的夜間低照度圖像增強方法研究[D];西安理工大學;2019年

7 劉瑜;工業(yè)X射線圖像增強算法的研究與實現(xiàn)[D];中北大學;2019年

8 王文;基于多尺度融合的水下圖像增強方法研究[D];哈爾濱工程大學;2019年

9 朱禮義;礦井圖像增強和井下人員檢測算法的研究[D];中國礦業(yè)大學;2019年

10 王澤琦;高動態(tài)范圍醫(yī)學圖像增強方法研究[D];東北師范大學;2019年

本文編號：2894485