單幅霧天及水下圖像的復(fù)原方法研究.pdf

1、經(jīng)過散射介質(zhì)(如霧、霾,水體等)成像的圖像會嚴(yán)重退化,導(dǎo)致細(xì)節(jié)丟失、對比度下降以及顏色偏移失真。霧天和水下圖像的退化主要是由于介質(zhì)的衰減和散射所造成的,散射又分為前向散射和后向散射,前向散射導(dǎo)致圖像細(xì)節(jié)的輕微模糊,而后向散射導(dǎo)致圖像嚴(yán)重霧化。散射退化圖像的復(fù)原在許多應(yīng)用領(lǐng)域都有十分重要的作用,因此受到國內(nèi)外眾多研究人員的關(guān)注。不少學(xué)者采用提高設(shè)備性能的方法解決霧天及水下圖像成像距離短的問題,但成本較高,難以廣泛應(yīng)用;采用圖像處理方法來提

2、高霧天及水下圖像質(zhì)量更加簡單和適用。
　　成像系統(tǒng)受散射介質(zhì)的影響,圖像退化原因復(fù)雜,對散射退化圖像進(jìn)行恢復(fù)時(shí)所需的先驗(yàn)知識必須完備。較早的復(fù)原方法通過多幅圖像或人工交互獲得更多的先驗(yàn)知識來進(jìn)行去散射,也有不少基于測量的方法來獲得散射介質(zhì)的固有光學(xué)特性(IOP)參數(shù)并以此推導(dǎo)退化函數(shù);這些方法不能有效解決現(xiàn)有退化圖像實(shí)時(shí)性還原需求。
　　本文針對以上問題深入研究了基于單幅圖像且無需對實(shí)際成像環(huán)境中的介質(zhì)進(jìn)行實(shí)際環(huán)境測量的復(fù)原

3、方法,主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)包括以下幾個(gè)方面:
　　1)本文認(rèn)為退化圖像中的模糊程度和后向散射噪聲本身包含了大量的與散射介質(zhì)固有光學(xué)特性(IOP)相關(guān)的信息,結(jié)合微積分和物理極值條件的思想提出了散射介質(zhì)分層分解模型來估計(jì)退化函數(shù)。假定每層厚度極小時(shí)后向散射噪聲不相關(guān),對分層模型進(jìn)行無窮層數(shù)(即距離無窮遠(yuǎn)處)積分,然后利用純后向散射背景(距離無窮遠(yuǎn)處如純水體和天空區(qū)域)擬合得到以往需要實(shí)際測量的退化函數(shù)參數(shù)。
　　2)散射退化與景深

4、和散射介質(zhì)濃度有關(guān),本文開展了實(shí)際水池環(huán)境實(shí)驗(yàn),分析和驗(yàn)證模型在這兩方面的相關(guān)性:首先對不同渾濁程度的水體后向散射噪聲進(jìn)行詳細(xì)分析,比較不同水質(zhì)的模型參數(shù);其次對實(shí)驗(yàn)中相同水環(huán)境一系列不同距離的圖像進(jìn)行測距分析,驗(yàn)證了光學(xué)距離與實(shí)際距離成正比例關(guān)系,因此在距離已知的情況下,分層模型還可以輔助求解和介質(zhì)IOP相關(guān)的參數(shù)值。
　　3)提出了一種迭代復(fù)原方法——漸進(jìn)反卷積”,完成圖像去霧。通過模型推導(dǎo)出的退化函數(shù)和噪聲信息可以結(jié)合多種反

5、卷積方法對圖像進(jìn)行復(fù)原,本文提出了基于濾波器的線性漸進(jìn)反卷積方法和基于全變分模型的非線性漸進(jìn)反卷積方法;分別用這兩種方法對實(shí)際霧天及水下圖像進(jìn)行復(fù)原,實(shí)驗(yàn)結(jié)果同目前廣泛應(yīng)用的兩種單幅圖像去霧方法進(jìn)行了客觀的比較和分析。
　　4)全變分復(fù)原在迭代時(shí)使用圖像全變分最小作為正則項(xiàng)約束條件,而基于傳統(tǒng)濾波器的線性迭代過程也需要正則項(xiàng)約束,本文研究和比較了幾種不同的清晰度評價(jià)函數(shù)作為正則項(xiàng)的有效性,提出最大熵正則化方法,結(jié)果表明這種方法適合