發(fā)布時間：2017-10-20 04:36

  本文關(guān)鍵詞：水下圖像復原處理方法的研究

  更多相關(guān)文章： 水下圖像復原 散射 點擴散函數(shù) 維納濾波 最小二乘濾波

【摘要】：數(shù)字圖像復原技術(shù)已經(jīng)在很多領(lǐng)域取得了卓越的成果,但是由于水下環(huán)境的復雜性,針對水下圖像復原的研究卻很罕見。進入21世紀以來,人們越來越意識到海洋對于一個國家崛起所起的至關(guān)重要的作用。海洋地理工程勘察、海洋監(jiān)測、海洋環(huán)境探測、水下機器人等眾多領(lǐng)域的發(fā)展對水下圖像處理的要求越來越高。原始圖像在獲取過程中由于受到水介質(zhì)的衰減和散射效應,圖像質(zhì)量受到嚴重下降,因此對水下圖像進行復原,最大限度地復原出原圖像,獲取有用信息成為了一個重要的研究課題。本文主要工作如下：首先,介紹了光在水下傳輸?shù)墓鈱W特性以及水的光學特性對水下成像質(zhì)量的影響,并且定性分析了水下成像的主要特點。其次,對水下圖像復原和點擴散函數(shù)的基本理論做了簡要描述,并定量列舉了幾種典型的點擴散函數(shù),接下來簡要說明了經(jīng)典的圖像復原算法的具體步驟和水下圖像質(zhì)量評價的標準。最后,用三種方法對水下圖像進行復原處理并進行了比較。方法一：基于后向散射的水下圖像復原處理方法。通過建立水下圖像退化的物理模型,即將目標拍攝物與接收傳感器中的水層分為n層,利用微積分原理可知將加性噪聲與經(jīng)過n層點擴散函數(shù)卷積后的水下圖像進行疊加,并在點擴散函數(shù)、水下距離未知的情況下就距離目標物較遠和較近距離兩種情況下利用維納濾波對水下黑白圖像進行了復原。方法二：利用方法一提出的模型,在點擴散函數(shù)和噪聲信息都已知的情況下,利用維納濾波、最小二乘濾波方法分別對退化的圖像進行反卷積復原,方法三：將原始的NAS-RIF中的代價函數(shù)中增加有關(guān)正則化約束項和空域自適應加權(quán)因子,來對圖像進行復原處理。最后將三種方法進行對比找出最適合水下圖像復原的方法。
【關(guān)鍵詞】：水下圖像復原 散射 點擴散函數(shù) 維納濾波 最小二乘濾波
【學位授予單位】：中國海洋大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 緒論10-13
• 1.1 引言10
• 1.2 課題背景10-11
• 1.2.1 課題研究目的10-11
• 1.2.2 理論意義和實際應用價值11
• 1.3 主要工作及章節(jié)安排11-13
• 2 水下成像系統(tǒng)及圖像復原概論13-29
• 2.1 光在水下傳輸?shù)墓鈱W特性13-14
• 2.2 水下成像質(zhì)量與水的光學特性關(guān)系14-17
• 2.2.1 水下成像質(zhì)量與水下光衰減關(guān)系14-15
• 2.2.2 水下成像質(zhì)量與光吸收特性的關(guān)系15
• 2.2.3 水下成像質(zhì)量與光散射的關(guān)系15-16
• 2.2.4 水下成像質(zhì)量與水中照明的關(guān)系16-17
• 2.3 水下圖像成像的特點17
• 2.4 數(shù)字圖像復原17-29
• 2.4.1 圖像復原理論概述17
• 2.4.2 退化的數(shù)學模型17-21
• 2.4.3 經(jīng)典的圖像復原方法21-23
• 2.4.4 圖片質(zhì)量的評估方法23-29
• 3 基于后向散射噪聲物理模型的水下圖片復原方法研究29-40
• 3.1 水下圖像分層退化模型的構(gòu)建29-32
• 3.2 噪聲系數(shù)的估計32-35
• 3.3 基于散射模型的水下圖像復原過程35-40
• 4 基于分層模型線性反卷積復原算法的研究40-49
• 4.1 水下圖像線性反卷積退化物理模型的建立40-41
• 4.2 模型中參數(shù)的擬合41-42
• 4.3 基于分層模型的線性反卷積水下圖像復原方法42-47
• 4.4 實驗結(jié)果比較與分析47-49
• 5 一種改善的NAS-RIF水下圖像算法的研究49-55
• 5.1 NAS-RIF原理簡介49-51
• 5.2 修正的NAS-RIF盲復原算法原理51-52
• 5.3 實驗結(jié)果分析52-55
• 6 全文總結(jié)55-59
• 6.1 實驗結(jié)果比較與分析55-57
• 6.2 總結(jié)與展望57-59
• 參考文獻59-63
• 致謝63-64
• 個人簡歷64

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 曲李虎;林善明;;一種改進的NAS-RIF水下圖像盲復原算法[J];微處理機;2014年04期

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本文編號：1065279