水下目标激光成像的可视化模型
发布时间：2021-03-19 19:19
为直观、全面、系统地分析设备参数、水体光学传输特性和目标反射特性对水下激光主动成像的影响,为水下光电成像系统的设计优化提供可视化参考依据,建立了水下激光主动成像的可视化模型。该模型基于蒙特卡罗方法追踪整个水下成像过程中光子的状态变化,分别采用几何光学近似和随机碰撞原理模拟随机粗糙表面和水体悬浮粒子对光的散射,并通过高斯物像公式获得最终的仿真图像,实现水下目标激光成像的可视化。为验证仿真结果,对在实验室受控水箱环境中获得的实际图像与相同参数条件下的模拟图像进行比较。结果表明,仿真图像与实验图像具有相同的特征及变化规律,表明该模型较好地模拟了水下激光主动成像的过程,准确度较高、可用性较好。
【文章来源】：中国激光. 2020,47(05)北大核心
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
水下激光成像实验系统示意图
图7所示为3种水质中目标区域图像的仿真及实验结果,第一行为仿真结果,第二行为实验结果,从左至右所对应的水体水质分别为I、II、III。主观上比较,由图7可知,随着水质的变差,目标区域的清晰度逐渐降低,由于水体的多次散射作用,目标表面被照亮的面积增大,仿真图像和实验图像的变化趋势一致。客观上,采用无参考图像质量评价标准BRISQUE[17]对目标区域图像进行计算,并比较同一种水质下的仿真与实验结果的相对误差。计算结果如表2所示,随着水质的变差,仿真和实验图像的BRISQUE参数都呈增大趋势,表明随着水体散射系数增大,目标区域的图像的对比度降低,仿真和实验结果的最大相对误差为2.71%。
图8所示为同时包含目标及后向散射光的总体仿真和实验图像,为了便于观察仿真结果,第一、二列分别列出三维仿真图像和二维仿真图像,第三列为实验图像,第一至三行所使用的水体水质分别为I、II、III。主观比较图8(a)、(d)、(g)可知,随着水体散射系数增大,后向散射光的强度逐渐增强,且目标的前向散射光也显著增强。客观上,为了比较目标强度与水体后向散射光强度的关系,对所有的图像进行归一化,如图8(i)所示,框选出了5块区域,计算所有仿真和实验图像在这些区域内的归一化光强的均值,区域1为目标光斑中心,平均光强设为It,区域2～5为成像距离逐渐减小的后向散射光区域,设平均相对光强为Ib。计算每幅图像后向散射光与信号光的比值,计算结果如图9所示。由图9可知:随着水体散射系数的增大,Ib/It增大。当散射不太强时,后向散射光的强度分布几乎不随成像距离变化,但当散射足够强时,后向散射光的强度随着成像距离的增大迅速减弱,仿真图像和实验图像均符合以上趋势。但是在水质I、II条件下,目标和后向散射光的相对光强仿真结果较好;在水质III条件下,仿真图像的后向散射光平均光强的变化率大于实验图像。分析可能跟所加入的SiO2微球的沉降有关,根据沉降速率测量结果,所加入粒子的浓度越大,沉降越快,所以在水质III下进行实验时,实际的散射系数可能比标定的值偏小,这导致后向散射光强度上升的速率降低。图9 区域2～5的后向散射光与目标区域的
【参考文献】：
期刊论文
[1]同步扫描水下激光成像系统的蒙特卡洛仿真及优化[J]. 肖国梁,屠大维,张旭. 激光与红外. 2019(08)
[2]一种基于深度卷积神经网络的水下光电图像质量优化方法[J]. 张清博,张晓晖,韩宏伟. 光学学报. 2018(11)
[3]云雾后向散射激光回波特性研究[J]. 王凤杰,陈慧敏,马超,龙胤宇. 红外与激光工程. 2018(05)
[4]蒙特卡洛仿真的水下激光通信信道特性[J]. 黄爱萍,张莹珞,陶林伟. 红外与激光工程. 2017(04)
[5]水下蓝绿激光传输的衰减系数与水体浊度关系的实验研究[J]. 丁琨,黄有为,金伟其,金凯佳,李海兰. 红外技术. 2013(08)
[6]基于微面斜率法的粗糙表面半透明介质层光谱散射特性分析[J]. 陈学,孙创,夏新林. 光学学报. 2012(12)
[7]粗糙表面计算机模拟[J]. 陈辉,胡元中,王慧,王文中. 润滑与密封. 2006(10)
硕士论文
[1]基于Metropolis的CBCT光子输运快速蒙特卡罗模拟[D]. 陈宇思.南方医科大学 2018
本文编号：3090090
【文章来源】：中国激光. 2020,47(05)北大核心
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
水下激光成像实验系统示意图
图7所示为3种水质中目标区域图像的仿真及实验结果,第一行为仿真结果,第二行为实验结果,从左至右所对应的水体水质分别为I、II、III。主观上比较,由图7可知,随着水质的变差,目标区域的清晰度逐渐降低,由于水体的多次散射作用,目标表面被照亮的面积增大,仿真图像和实验图像的变化趋势一致。客观上,采用无参考图像质量评价标准BRISQUE[17]对目标区域图像进行计算,并比较同一种水质下的仿真与实验结果的相对误差。计算结果如表2所示,随着水质的变差,仿真和实验图像的BRISQUE参数都呈增大趋势,表明随着水体散射系数增大,目标区域的图像的对比度降低,仿真和实验结果的最大相对误差为2.71%。
图8所示为同时包含目标及后向散射光的总体仿真和实验图像,为了便于观察仿真结果,第一、二列分别列出三维仿真图像和二维仿真图像,第三列为实验图像,第一至三行所使用的水体水质分别为I、II、III。主观比较图8(a)、(d)、(g)可知,随着水体散射系数增大,后向散射光的强度逐渐增强,且目标的前向散射光也显著增强。客观上,为了比较目标强度与水体后向散射光强度的关系,对所有的图像进行归一化,如图8(i)所示,框选出了5块区域,计算所有仿真和实验图像在这些区域内的归一化光强的均值,区域1为目标光斑中心,平均光强设为It,区域2～5为成像距离逐渐减小的后向散射光区域,设平均相对光强为Ib。计算每幅图像后向散射光与信号光的比值,计算结果如图9所示。由图9可知:随着水体散射系数的增大,Ib/It增大。当散射不太强时,后向散射光的强度分布几乎不随成像距离变化,但当散射足够强时,后向散射光的强度随着成像距离的增大迅速减弱,仿真图像和实验图像均符合以上趋势。但是在水质I、II条件下,目标和后向散射光的相对光强仿真结果较好;在水质III条件下,仿真图像的后向散射光平均光强的变化率大于实验图像。分析可能跟所加入的SiO2微球的沉降有关,根据沉降速率测量结果,所加入粒子的浓度越大,沉降越快,所以在水质III下进行实验时,实际的散射系数可能比标定的值偏小,这导致后向散射光强度上升的速率降低。图9 区域2～5的后向散射光与目标区域的
【参考文献】：
期刊论文
[1]同步扫描水下激光成像系统的蒙特卡洛仿真及优化[J]. 肖国梁,屠大维,张旭. 激光与红外. 2019(08)
[2]一种基于深度卷积神经网络的水下光电图像质量优化方法[J]. 张清博,张晓晖,韩宏伟. 光学学报. 2018(11)
[3]云雾后向散射激光回波特性研究[J]. 王凤杰,陈慧敏,马超,龙胤宇. 红外与激光工程. 2018(05)
[4]蒙特卡洛仿真的水下激光通信信道特性[J]. 黄爱萍,张莹珞,陶林伟. 红外与激光工程. 2017(04)
[5]水下蓝绿激光传输的衰减系数与水体浊度关系的实验研究[J]. 丁琨,黄有为,金伟其,金凯佳,李海兰. 红外技术. 2013(08)
[6]基于微面斜率法的粗糙表面半透明介质层光谱散射特性分析[J]. 陈学,孙创,夏新林. 光学学报. 2012(12)
[7]粗糙表面计算机模拟[J]. 陈辉,胡元中,王慧,王文中. 润滑与密封. 2006(10)
硕士论文
[1]基于Metropolis的CBCT光子输运快速蒙特卡罗模拟[D]. 陈宇思.南方医科大学 2018
本文编号：3090090
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