基于偏振探测的水下退化图像复原方法研究
发布时间：2021-01-12 10:31
在水下自然环境中获取图像时,因为水下环境复杂多变,造成获取的图像质量严重下降,其主要影响因素为悬浮粒子对光的散射与吸收作用,造成光的衰减。与可见光图像相比,偏振图像可以更加明显地突显出目标物的边缘轮廓,从而提高图像的利用价值。本文主要研究可以分为两方面,分别是偏振图像的获取实验设计和退化图像复原方法的研究。本文分析了水下图像退化的相关因素,针对水下图像质量差、纹理细节模糊和对比度低等问题,设计了一套水下偏振成像实验,研究偏振图像的成像特性。通过配置不同浓度的牛奶溶液来模拟水下浑浊环境,使用SALSA相机在自然光的照射下对不同材质,不同浓度下的目标物进行水下偏振图像获取,并对获取的不同角度的偏振强度图像利用Stokes矢量法处理,最终得到偏振度、偏振角等偏振分量图像。因为偏振图像拥有较强的边缘信息和纹路信息,强度图像拥有大量的光强信息,所以本文提出一种基于NSCT变换的压缩感知图像融合算法,将偏振度图像和强度图像作为源图像,通过NSCT变换产生反映近似信息的低频分量和反映细节信息的高频分量,对低频系数采用基于区域能量做权重比的融合方法,高频系数采用基于区域方差加权和取大相结合的融合方法,...
【文章来源】：长春理工大学吉林省
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
水下光的吸收、衰减、散射的示意图
维纳滤
102.2传统图像复原方法研究线性算法和非线性算法是解决退化图像复原的基本算法。线性算法是通过反卷积的方法实现的，通常采用逆滤波的方法进行处理。这类方法相对简便，可以直接得到反卷积的效果，避免了一些不必要的迭代循环。但是它也有许多的不足之处，例如在卷积的过程中，图像的非负性不能被保证。而非线性方法则是利用大量反复地迭代来提升图像的质量，直到图像复原达到标准，复原后的图像质量令人满意。可反复迭代过程过于复杂，计算量十分庞大，且消耗大量时间。所以在现实生活中必须对两种算法综合考虑。2.2.1维纳滤波法维纳滤波法最早被应用于处理一维信号，结果令人满意。在处理退化图像复原工作时，其结果也十分令人满意。由于计算量小，算法相对简便，在现实生活中是一种十分有效的图像复原算法[41]。使统计误差函数e被维纳滤波器所设定，e的表达示为：e2=E((ff)2)（2-4）其中，f的近似估计为f。还没有退化的图像f，期望值的操作符为E。该函数在频域表达式为：221|(,)|(,)(,)(,)(,)(,)(,)/(,)cHuvFuvGuvHuvHuvHuvSuvSuvη∧=×+（2-5）频域表达式中退化函数为H(u,v)，2H(u,v)=H(u,v)H(u,v)。其中H(u,v)为H(u,v)的复共轭，还没有退化的图像功率谱为2(,)(,)cSuv=Fuv，噪声的功率谱可表达为2S(u,v)N(u,v)η=。效果图如下：(a)(b)(c)图2.4维纳滤波法效果图(a)原图；(b)模糊图像；(c)维纳滤波
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的粒子群优化正交匹配追踪重构算法[J]. 王丽,王威,陈博. 小型微型计算机系统. 2019(08)
[2]水下物体偏振成像探测的实验研究[J]. 吴中芳,周少聪,何贤强. 激光与光电子学进展. 2018(08)
[3]多尺度水下偏振成像方法[J]. 韩平丽,刘飞,张广,陶禹,邵晓鹏. 物理学报. 2018(05)
[4]小型高灵敏度水下拉曼光谱系统[J]. 刘庆省,郭金家,杨德旺,司赶上,郑荣儿. 光学精密工程. 2018(01)
[5]激光成像水下偏振成像的特征融合技术研究[J]. 李明杰,刘小飞,张英华. 激光杂志. 2017(05)
[6]水下连续光成像系统照明光源的最优化波长选择[J]. 管风,张晓晖. 光学与光电技术. 2016(04)
[7]水下目标不同偏振特性对成像系统分辨率的影响[J]. 韩捷飞,夏珉,孙立颖,杨克成. 光学学报. 2016(03)
[8]基于Stokes矢量的实时偏振差分水下成像研究[J]. 管今哥,朱京平,田恒,侯洵. 物理学报. 2015(22)
[9]基于偏振的水下目标深度信息获取方法[J]. 赵泓扬,姚文卿. 电光与控制. 2015(08)
[10]国外偏振成像军事应用的研究进展(上)[J]. 段锦,付强,莫春和,祝勇,丁莹,杨帆,姜会林. 红外技术. 2014(03)
博士论文
[1]像素级多源图像融合方法研究[D]. 刘羽.中国科学技术大学 2016
[2]便携式水下连续光成像系统设计及成像质量增强技术研究[D]. 韩捷飞.华中科技大学 2016
[3]基于小波的像素级图像融合算法研究[D]. 杨波.上海交通大学 2008
硕士论文
[1]基于激光的水下目标偏振成像探测技术[D]. 王利杰.长春理工大学 2019
[2]水下图像复原方法的研究[D]. 张业忠.华北水利水电大学 2018
[3]基于偏振信息的水下图像复原方法[D]. 宋强.合肥工业大学 2018
[4]基于多尺度分析的全变差去噪和压缩感知研究[D]. 解颐.北京交通大学 2017
[5]基于多尺度变换的医学图像融合算法研究与应用[D]. 李加恒.浙江理工大学 2016
[6]浑浊介质中偏振图像融合方法研究[D]. 莫春和.长春理工大学 2014
[7]SAR、红外、可见光图像配准及融合算法研究[D]. 裴璐乾.西安电子科技大学 2011
[8]像素级图像融合技术研究[D]. 赵晓雷.西安科技大学 2010
[9]机场跑道背景偏振特性及伪装技术研究[D]. 谢义.国防科学技术大学 2010
本文编号：2972694
【文章来源】：长春理工大学吉林省
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
水下光的吸收、衰减、散射的示意图
维纳滤
102.2传统图像复原方法研究线性算法和非线性算法是解决退化图像复原的基本算法。线性算法是通过反卷积的方法实现的，通常采用逆滤波的方法进行处理。这类方法相对简便，可以直接得到反卷积的效果，避免了一些不必要的迭代循环。但是它也有许多的不足之处，例如在卷积的过程中，图像的非负性不能被保证。而非线性方法则是利用大量反复地迭代来提升图像的质量，直到图像复原达到标准，复原后的图像质量令人满意。可反复迭代过程过于复杂，计算量十分庞大，且消耗大量时间。所以在现实生活中必须对两种算法综合考虑。2.2.1维纳滤波法维纳滤波法最早被应用于处理一维信号，结果令人满意。在处理退化图像复原工作时，其结果也十分令人满意。由于计算量小，算法相对简便，在现实生活中是一种十分有效的图像复原算法[41]。使统计误差函数e被维纳滤波器所设定，e的表达示为：e2=E((ff)2)（2-4）其中，f的近似估计为f。还没有退化的图像f，期望值的操作符为E。该函数在频域表达式为：221|(,)|(,)(,)(,)(,)(,)(,)/(,)cHuvFuvGuvHuvHuvHuvSuvSuvη∧=×+（2-5）频域表达式中退化函数为H(u,v)，2H(u,v)=H(u,v)H(u,v)。其中H(u,v)为H(u,v)的复共轭，还没有退化的图像功率谱为2(,)(,)cSuv=Fuv，噪声的功率谱可表达为2S(u,v)N(u,v)η=。效果图如下：(a)(b)(c)图2.4维纳滤波法效果图(a)原图；(b)模糊图像；(c)维纳滤波
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的粒子群优化正交匹配追踪重构算法[J]. 王丽,王威,陈博. 小型微型计算机系统. 2019(08)
[2]水下物体偏振成像探测的实验研究[J]. 吴中芳,周少聪,何贤强. 激光与光电子学进展. 2018(08)
[3]多尺度水下偏振成像方法[J]. 韩平丽,刘飞,张广,陶禹,邵晓鹏. 物理学报. 2018(05)
[4]小型高灵敏度水下拉曼光谱系统[J]. 刘庆省,郭金家,杨德旺,司赶上,郑荣儿. 光学精密工程. 2018(01)
[5]激光成像水下偏振成像的特征融合技术研究[J]. 李明杰,刘小飞,张英华. 激光杂志. 2017(05)
[6]水下连续光成像系统照明光源的最优化波长选择[J]. 管风,张晓晖. 光学与光电技术. 2016(04)
[7]水下目标不同偏振特性对成像系统分辨率的影响[J]. 韩捷飞,夏珉,孙立颖,杨克成. 光学学报. 2016(03)
[8]基于Stokes矢量的实时偏振差分水下成像研究[J]. 管今哥,朱京平,田恒,侯洵. 物理学报. 2015(22)
[9]基于偏振的水下目标深度信息获取方法[J]. 赵泓扬,姚文卿. 电光与控制. 2015(08)
[10]国外偏振成像军事应用的研究进展(上)[J]. 段锦,付强,莫春和,祝勇,丁莹,杨帆,姜会林. 红外技术. 2014(03)
博士论文
[1]像素级多源图像融合方法研究[D]. 刘羽.中国科学技术大学 2016
[2]便携式水下连续光成像系统设计及成像质量增强技术研究[D]. 韩捷飞.华中科技大学 2016
[3]基于小波的像素级图像融合算法研究[D]. 杨波.上海交通大学 2008
硕士论文
[1]基于激光的水下目标偏振成像探测技术[D]. 王利杰.长春理工大学 2019
[2]水下图像复原方法的研究[D]. 张业忠.华北水利水电大学 2018
[3]基于偏振信息的水下图像复原方法[D]. 宋强.合肥工业大学 2018
[4]基于多尺度分析的全变差去噪和压缩感知研究[D]. 解颐.北京交通大学 2017
[5]基于多尺度变换的医学图像融合算法研究与应用[D]. 李加恒.浙江理工大学 2016
[6]浑浊介质中偏振图像融合方法研究[D]. 莫春和.长春理工大学 2014
[7]SAR、红外、可见光图像配准及融合算法研究[D]. 裴璐乾.西安电子科技大学 2011
[8]像素级图像融合技术研究[D]. 赵晓雷.西安科技大学 2010
[9]机场跑道背景偏振特性及伪装技术研究[D]. 谢义.国防科学技术大学 2010
本文编号：2972694
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/2972694.html
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