發(fā)布時(shí)間：2017-10-20 04:36

  本文關(guān)鍵詞：水下圖像復(fù)原處理方法的研究

  更多相關(guān)文章： 水下圖像復(fù)原 散射 點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù) 維納濾波 最小二乘濾波

【摘要】：數(shù)字圖像復(fù)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(fù)雜性,針對(duì)水下圖像復(fù)原的研究卻很罕見(jiàn)。進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái),人們?cè)絹?lái)越意識(shí)到海洋對(duì)于一個(gè)國(guó)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(cè)、海洋環(huán)境探測(cè)、水下機(jī)器人等眾多領(lǐng)域的發(fā)展對(duì)水下圖像處理的要求越來(lái)越高。原始圖像在獲取過(guò)程中由于受到水介質(zhì)的衰減和散射效應(yīng),圖像質(zhì)量受到嚴(yán)重下降,因此對(duì)水下圖像進(jìn)行復(fù)原,最大限度地復(fù)原出原圖像,獲取有用信息成為了一個(gè)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(xué)特性以及水的光學(xué)特性對(duì)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(diǎn)。其次,對(duì)水下圖像復(fù)原和點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的基本理論做了簡(jiǎn)要描述,并定量列舉了幾種典型的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù),接下來(lái)簡(jiǎn)要說(shuō)明了經(jīng)典的圖像復(fù)原算法的具體步驟和水下圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)。最后,用三種方法對(duì)水下圖像進(jìn)行復(fù)原處理并進(jìn)行了比較。方法一：基于后向散射的水下圖像復(fù)原處理方法。通過(guò)建立水下圖像退化的物理模型,即將目標(biāo)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(guò)n層點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)卷積后的水下圖像進(jìn)行疊加,并在點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)、水下距離未知的情況下就距離目標(biāo)物較遠(yuǎn)和較近距離兩種情況下利用維納濾波對(duì)水下黑白圖像進(jìn)行了復(fù)原。方法二：利用方法一提出的模型,在點(diǎn)擴(kuò)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(duì)退化的圖像進(jìn)行反卷積復(fù)原,方法三：將原始的NAS-RIF中的代價(jià)函數(shù)中增加有關(guān)正則化約束項(xiàng)和空域自適應(yīng)加權(quán)因子,來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行復(fù)原處理。最后將三種方法進(jìn)行對(duì)比找出最適合水下圖像復(fù)原的方法。
【關(guān)鍵詞】：水下圖像復(fù)原 散射 點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù) 維納濾波 最小二乘濾波
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)海洋大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：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(shí)際應(yīng)用價(jià)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(fù)原概論13-29
• 2.1 光在水下傳輸?shù)墓鈱W(xué)特性13-14
• 2.2 水下成像質(zhì)量與水的光學(xué)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(diǎn)17
• 2.4 數(shù)字圖像復(fù)原17-29
• 2.4.1 圖像復(fù)原理論概述17
• 2.4.2 退化的數(shù)學(xué)模型17-21
• 2.4.3 經(jīng)典的圖像復(fù)原方法21-23
• 2.4.4 圖片質(zhì)量的評(píng)估方法23-29
• 3 基于后向散射噪聲物理模型的水下圖片復(fù)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(jì)32-35
• 3.3 基于散射模型的水下圖像復(fù)原過(guò)程35-40
• 4 基于分層模型線性反卷積復(fù)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(fù)原方法42-47
• 4.4 實(shí)驗(yàn)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(jiǎn)介49-51
• 5.2 修正的NAS-RIF盲復(fù)原算法原理51-52
• 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析52-55
• 6 全文總結(jié)55-59
• 6.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較與分析55-57
• 6.2 總結(jié)與展望57-59
• 參考文獻(xiàn)59-63
• 致謝63-64
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷64

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 曲李虎;林善明;;一種改進(jìn)的NAS-RIF水下圖像盲復(fù)原算法[J];微處理機(jī);2014年04期

2 于亦凡,丁田夫;水下模糊圖象維納濾波和卡爾曼濾波恢復(fù)算法研究[J];青島海洋大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2002年03期

3 孫傳東,陳良益,高立民,張建生,盧笛;水的光學(xué)特性及其對(duì)水下成像的影響[J];應(yīng)用光學(xué);2000年04期

4 陳烽;機(jī)載激光測(cè)深中激光傳輸通道的光學(xué)特性[J];應(yīng)用光學(xué);2000年03期

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本文編號(hào)：1065279