海洋中蘊含著豐富的生物資源和能源,是維持人類可持續(xù)發(fā)展所必需的核心組成部分之一。通過圖像來獲取海洋中有價值的信息是探索海洋奧秘的過程中一種必要的手段。在實際應用中,海底地形掃描、海底通信電纜鋪設(shè)、水下航行器及水下搜救等,都離不開水下圖像處理的發(fā)展。然而,獲取水下圖像的過程中常常會面臨一些困難。首先,當光在水中傳播的時候,水體會選擇性地吸收部分光線導致水下圖像顏色劣化。同時,由于水中漂浮物質(zhì)的影響光線會產(chǎn)生一定程度的散射,給水下圖像帶來細節(jié)模糊、對比度低等問題。此外,由于硬件設(shè)備的限制,獲取無損的水下圖像本身就存在一定的困難。因此,采用圖像處理技術(shù)還原水下圖像的真實面貌,無論在海洋科學的研究還是工業(yè)應用中,都具有很高的實用價值。本文圍繞水下圖像處理技術(shù)展開,重點在于探索水下圖像風格遷移與顏色校正的方法。由于導致水下圖像質(zhì)量下降的原因是多方面的,本文在顏色校正的基礎(chǔ)上結(jié)合水下圖像整體增強的方法,使得圖像更加接近場景的真實面貌。本文主要的研究內(nèi)容如下:首先,針對水下圖像樣本數(shù)量及多樣性不足的問題,提出一種將深度圖像重建與水下圖像生成相結(jié)合的網(wǎng)絡,用風格遷移的方法實現(xiàn)了水下圖像快速仿真。相比于... 

【文章來源】：廈門大學福建省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：88 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
英文摘要
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于水下圖像復原的色彩校正方法
        1.2.2 基于水下圖像增強的色彩校正方法
        1.2.3 基于深度學習的水下圖像增強方法
    1.3 本文主要工作和章節(jié)安排
第二章 研究理論基礎(chǔ)
    2.1 水下光學圖像成像原理
        2.1.1 水下成像模型分析
        2.1.2 水下光衰減特性
    2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的理論基礎(chǔ)
        2.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的概述
        2.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的應用
    2.3 水下光學圖像顏色校正方法
        2.3.1 基于顏色恒常的方法
        2.3.2 基于Retinex理論的方法
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于生成對抗網(wǎng)絡的水下圖像風格遷移
    3.1 水下圖像風格遷移算法框架
    3.2 深度圖像重建網(wǎng)絡
    3.3 水下圖像風格遷移
        3.3.1 成像模型
        3.3.2 網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)
        3.3.3 目標函數(shù)
    3.4 水下圖像風格遷移實驗結(jié)果與分析
        3.4.1 訓練集與實驗介紹
        3.4.2 算法性能評價指標
        3.4.3 算法性能定量分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 水下光學圖像顏色校正與增強
    4.1 水下圖像顏色校正算法框架
    4.2 基于動態(tài)閾值的水下圖像顏色校正
        4.2.1 顏色校正算法
        4.2.2 算法性能的評價指標
        4.2.3 算法性能定量分析
    4.3 基于多尺度遞歸網(wǎng)絡的水下圖像增強
        4.3.1 模型結(jié)構(gòu)
        4.3.2 算法性能的評價指標
        4.3.3 算法性能定量分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 未來工作
參考文獻
攻讀碩士學位期間取得的科研成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于西沙群島虛擬站的珊瑚礁白化監(jiān)測分析[J]. 蔡玉林,孫旋,索琳琳,夾尚豐.  山東科技大學學報(自然科學版). 2018(05)
[2]水下圖像增強和復原方法研究進展[J]. 郭繼昌,李重儀,郭春樂,陳善繼.  中國圖象圖形學報. 2017(03)
[3]三沙珊瑚礁健康狀況實時監(jiān)測與預警[J]. 陳標,黃暉,陳永強,張詩澤,郭少華,郝明.  海洋開發(fā)與管理. 2013(S1)

碩士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的水下圖像增強算法研究[D]. 丁雪妍.大連海事大學 2018
[2]基于貝爾定律的水下目標光學圖像顏色恢復[D]. 林婷婷.中國海洋大學 2014
[3]運動模糊霧霾圖像增強算法研究[D]. 石鑫.東北大學 2013



本文編號：3047205