水下摄像影像模糊不清的原因分析及改善方法

水下摄像影像模糊不清的原因分析及改善方法

水下摄像照片或电视图像模糊不清晰是最常见的，也是影响检测效果最严重的影像质量问题。造成影像模糊不清的原因是多方面的，主要有以下四个方面的原因。

一、水的散射造成影像清晰度降低

造成影像模糊不清晰的原因较多，但主要原因是水的透明度低，水中微小的无机物和有机物颗粒含量高。在这种浑浊的水中拍摄时，由于这些微小颗粒对光线的散射作用，使得无论是水下照相或是水下摄像，拍摄的影像效果都像是“雾里看花”一样，模糊不清。

从光学成像技术的应用和发展来看，这一问题目前还难以从根本上彻底解决。实际水下拍摄时，可以考虑采用以下方法加以改善。

（一）选择透明度高的水域或时机拍摄。通常，水下摄像的作业水域是无法由作业人员自由选择的，但在有些情况下，比如附近有透明度高的水域、影像质量要求较高时，如果条件允许，则可以将作业对象转移到水质好的水域进行拍摄。此外，即便是在同一水域，随着潮汐、水流、天气等变化，水的透明度也会发生变化，作业人员只要注意观察、积累经验，选择透明度相对较高的时机进行作业，就会改善拍摄效果。

（二）采用近距离拍摄。在相同的拍摄条件下，水下摄像机离被摄物体的拍摄距离越近，光在水中的传输过程受到水的散射作用就越小，拍摄的影像也就越清晰。因此，在水下摄像作业时，只要能满足拍摄要求，拍摄距离是越近越好。

根据经验，通常水下的拍摄距离应不超过水的透明度的1/2-1/3。水的透明度可以采用圆盘法进行粗略地测算。但在采用近距离拍摄时应注意一点，实际的最小拍摄距离不应小于摄像镜头的最近拍摄距离，否则也会由于无法聚焦而造成影像模糊。

（三）使用专用的浑水水下摄像机或浑水摄像辅助装置。这种摄像机或装置是在摄像机的镜头前安装一个耐压或非耐压的摄像罩，罩内封闭空腔内的介质为空气或清水。这样，就使光线从被摄物体到镜头的传输过程中，在浑水中的路径缩短，从而减小了水的散射作用，提高了影像的清晰度。但由于这种摄像罩的长度有限，因此只有在较近距离拍摄时，其改善效果才明显。

（四）水下照明采用斜侧光而不要用顺光。在同样的拍摄条件下，光源不同的照射方向对影像的清晰度有一定的影响。当光源的照射方向与镜头的拍摄方向为同向（即顺光）时，镜头前的水中颗粒对影像清晰度影响较大；当光源的照射方向与镜头的拍摄方向成30度至60度夹角（即斜侧光）时，影像的清晰度会较好些。因此，在水下照明时，应使照明灯离开摄像机一段距离，形成斜侧光照明。

水下拍摄过程中，防止将水搅浑。特别是在水底拍摄时，潜水员移动位置或打脚蹼，很容易将水搅浑而影响拍摄效果，这一点在拍摄前应特别注意。通常在水底拍摄，潜水员一般不要穿脚蹼，可以穿工作鞋。当有水流时，潜水员应采用顶流或侧流的方向拍摄。

二、水下摄像机晃动造成影像清晰度降低

由于水的浮力、水流以及涌浪等影响，潜水员在水下拍照时往往难以持稳摄像机，造成水下拍摄的画面模糊不清。

要解决好这一问题，首先要提高潜水员的潜水技能，保证在较为复杂的水下环境中能控制好自身的稳定性。此外，可以考虑采用以下方法来解决。

（一）布设辅助作业平台作为水下拍摄时的依托物。在水下进行拍摄，特别是水流较大、海况复杂的情况下，给作业潜水员布设一个工作平台，作为稳定身体和摄像机的依托物，对防止摄像机晃动造成的影像模糊等问题非常有效。

工作平台可根据作业对象、位置、范围等的实际情况自行制作，平台的样式可以多种多样，如用钢管焊制的吊篮、潜水梯、减压架等，有时还可以用麻缆系接在作业部位作为潜水员的依托物，如系兜底缆等。

（二）潜水员选择合适的拍摄姿势。根据拍摄对象和位置的不同，潜水员应选择好拍摄的姿势。在水底拍摄时，若水流不大，可选择双腿或单腿跪姿拍摄，稳定性较好；若水流较大，可选择卧姿拍摄。如果有作业平台，也可采用上述姿势。悬浮或游动姿势拍摄的难度较大，一般只在无流和无涌浪的情况下使用。

（三）水底拍摄时多佩带些压重物。当在水底拍摄时，为了增大潜水员的稳定性，可多佩带压铅，一般不少于10公斤，若穿潜水服应不少于15公斤。但这些压铅不可一次性佩带上，悬浮或游动拍摄时也不可佩带过多压铅，否则会由于负浮力过大而给潜水员带来危险。可将压铅分为两组，一组按正常潜水配重佩带好，潜水员着底后，再由水面将第二组压铅送下，潜水员将其系在或压在腿上。

三、聚焦不准确造成影像清晰度降低

水下摄像时，必须要随着拍摄距离的变化对被摄景物准确聚焦，调焦不准或不调焦，均会造成影像的模糊。

目前，常用的潜水员水下电视系统，其水下摄像机的聚焦多是由水面控制台来控制的。水下拍摄过程中，水面控制台的操作人员必须全神贯注地注视着监视器上的图像，当摄像机移动位置时，操作员首先要快速判断拍摄距离是变近还是变远，然后根据距离变化的快慢及时、迅速地操纵聚焦开关进行跟踪聚焦。拍摄距离变化较慢时，可用“点动”的方法调焦，变化较快时，可用“连动”的方法调焦。潜水员在水下操纵摄像机时，要注意与水面的配合，应尽量保持相对稳定的拍摄距离，不要忽近忽远，让控制台操作人员无法跟踪调焦。

如果有必要且条件允许，可以在实拍前进行预演，以便使操作人员与潜水员的配合更加默契，更好掌握调焦的时机和速度。

对于没有聚焦指示装置或自动聚焦功能的水下摄像机，拍摄前应准确估计拍摄距离并正确调节聚焦选钮。如果拍摄要求较高，可以采用测量的方法确定准确的拍摄距离，但要注意将米尺测量出的距离乘上3/4，折算成“水下距离”。

此外，采用广角镜头和小光圈能增大摄像景深，水下摄像使用大景深可以弥补聚焦不准所造成影像模糊。在水下拍摄时，潜水员还应确保最小拍摄距离不能小于镜头的最近聚焦距离。

四、曝光严重不足或过度造成影像无法辨识

水下摄像通常都需要辅助光照明，以便为拍摄提供足够的光照度。水下摄像使用水下照明灯，但在拍摄中如果未正确使用辅助照明设备、光源的光照度严重不足或过强，会使拍摄出的影像昏暗或出现亮斑而无法辨识被摄物体。

水下摄像机配备的照明灯的亮度一般是可以调节的，水下摄像时应根据监视器的图像显示以及景物表面的反光强弱，调节到合适的灯光亮度。在近距离拍摄时，还要调节好照明灯的照射方向，避免景物表面的强反光而在图像上留下亮斑。

除上述原因外，还有其它一些因素也会影响影像的清晰度，如镜头与景物之间有绳缆、气泡、海藻等物体，拍摄时未及时清除而导致影像被局部遮挡；拍摄动体时快门速度选择过慢，导致图像模糊；摄像机由短焦距向长焦距变焦时调焦不精确等。

水下光学探测发展综述

一、水下探测技术发展现状 光在水中传播，接收器接收的光信息主要由3 部分组成：从目标反射回来并经水介质光在水中传播，接收器接收的光信息主要由3 部分组成：从目标反射回来并经水介质吸收、散射损耗后的成像光束；光源与目标之间水介质散射的影响图像对比度的后向散射光；目标与接收器之间水介质散射较小角度并直接影响目标细节分辨率的前向散射光。与大气成像技术相比，水下成像技术的研究重点就是减小水介质所具有的强散射效应和快速吸收功率衰减特性对水下通信、成像、目标探测所造成的影响。目前主要有几种成像技术在实际中得到应用且达到较好的工作效果，它们的工作原理和技术特点如下所述。 1 同步扫描成像 同步扫描技术是扫描光束(连续激光)和接收视线的同步，利用的是水的后向散射光强相对中心轴迅速减小的原理。该技术采用准直光束点扫描和基于光电倍增管的高灵敏度探测器的窄视域跟踪接收。如图1，激光扫描装置器使用窄光束的连续激光器, 同时使用窄视场角的接收器, 探测器与激光扫描装置分开放置，这样使得被照明水体和接收器视场的交迭区域尽量减少, 从而让后向散射光尽量少地进入接收器中,再利用同步扫描技术, 逐个像素点探测来重建图像，有效地提高成像的信噪比和作用距离。 美国Westinghouse 公司为美国海军生产的一种机械同步扫描SM2000 型水下激光成像系统, 其成像距离是普通水下摄像机的3 ～5 倍，有效视场可达70°，在30m 作用距离上可分辨25mm

量级的图像。该系统的有效视场大约为距离选通技术的5 倍, 成像质量(即分辨率)也比距离选通好。 图1： 2、距离选通技术 距离选通技术是利用脉冲激光器和选通摄像机，以时间的先后分开不同距离上的散射光和目标的反射光，使由被观察目标反射回来的辐射脉冲刚好在摄像机选通工作的时间内到达摄像机并成像。如图2，采用脉冲激光源照明目标，接收端使用距离选通门，在照射的短脉宽激光的光从目标返回前，相机快门一直关闭，信号光抵达时，快门才打开，这样使得接收器几乎同时接收到整个视场内所有景物的反射光。在该系统中, 非常短的激光脉冲照射目标物体，照相机快门打开的时间相对于照射目标的激光发射时间有一定的延迟, 并且快门打开的时间很短, 在这段时间内, 探测器接收从目标返回的光束, 从而排除了大部分的后向散射光。 此种方法对解决由海水中的悬浮颗粒引起的后向散射问题很有力。系统的距离分辨率由激光脉冲宽度和探测器选通门宽度决定，宽

水下摄像影像模糊不清的原因分析及改善方法

水下摄像影像模糊不清的原因分析及改善方法 水下摄像照片或电视图像模糊不清晰是最常见的, 也是影响检测效果最严重的影像质量问题。造成影像模糊不清的原因是多方面的,主要有以下四个方面的原因。 一、水的散射造成影像清晰度降低 造成影像模糊不清晰的原因较多, 但主要原因是水的透明度低, 水中微小的无机物和有机物颗粒含量高。在这种浑浊的水中拍摄时, 由于这些微小颗粒对光线的散射作用, 使得无论是水下照相或是水下摄像,拍摄的影像效果都像是“雾里看花”一样,模糊不清。 从光学成像技术的应用和发展来看,这一问题目前还难以从根本上 彻底解决。实际水下拍摄时,可以考虑采用以下方法加以改善。 （一选择透明度高的水域或时机拍摄。通常,水下摄像的作业水 域是无法由作业人员自由选择的,但在有些情况下, 比如附近有透明度高的水域、影像质量要求较高时,如果条件允许,则可以将作业对象转移到水质好的水域进行拍摄。此外,即便是在同一水域, 随着 潮汐、水流、天气等变化,水的透明度也会发生变化,作业人员只要注意观察、积累经验,选择透明度相对较高的时机进行作业,就会改善拍摄效果。 （二采用近距离拍摄。在相同的拍摄条件下, 水下摄像机离被摄物体的拍摄距离越近, 光在水中的传输过程受到水的散射作用就越小, 拍摄的影像也就越清晰。因此, 在水下摄像作业时,只要能满足拍摄要求,拍摄距离是越近越好。 根据经验,通常水下的拍摄距离应不超过水的透明度的1/2- 1/3。水的透明度可以采用圆盘法进行粗略地测算但在采用近距离拍

摄时应注意一点,实际的最小拍摄距离不应小于摄像镜头的最近拍摄距离,否则也会由于无法聚焦而造成影像模糊。 （三使用专用的浑水水下摄像机或浑水摄像辅助装置。这种摄像机或装置是在摄像机的镜头前安装一个耐压或非耐压的摄像罩, 罩内封闭空腔内的介质为空气或清水。这样,就使光线从被摄物体到镜头的传输过程中,在浑水中的路径缩短,从而减小了水的散射作用, 提高了影像的清晰度。但由于这种摄像罩的长度有限, 因此只有在较近距离拍摄时,其改善效果才明显。 （四水下照明采用斜侧光而不要用顺光。在同样的拍摄条件下, 光源不同的照射方向对影像的清晰度有一定的影响。当光源的照射方向与镜头的拍摄方向为同向（即顺光时, 镜头前的水中颗粒对影像清晰度影响较大;当光源的照射方向与镜头的拍摄方向成30 度至 60度夹角（即斜侧光时,影像的清晰度会较好些。因此,在水下照明时,应使照明灯离开摄像机一段距离,形成斜侧光照明。 水下拍摄过程中,防止将水搅浑。特别是在水底拍摄时, 潜水员移动位置或打脚蹼,很容易将水搅浑而影响拍摄效果, 这一点在拍摄前应特别注意。通常在水底拍摄,潜水员一般不要穿脚蹼,可以穿工作鞋。当有水流时,潜水员应采用顶流或侧流的方向拍摄。 二、水下摄像机晃动造成影像清晰度降低 由于水的浮力、水流以及涌浪等影响, 潜水员在水下拍照时往往难以持稳摄像机,造成水下拍摄的画面模糊不清。

一种低成本水下准高速摄像系统

【摘要】本文主要讲述了一种低成本的水下准高速摄像系统。在录像时，系统首先将视频数据缓存在主机上，然后再将数据复制到硬盘当中。这种摄像系统的帧率大于普通的水下电视，画面质量也非常高，同时成本又远小于通常意义上的水下高速摄像系统，可以作为常规的水下电视和水下高速测量之间的过度设备，也填补了水下高速摄像与常速摄像之间的空白。 【关键词】水下摄像  准高速摄像  低成本 1 背景 通常情况下，我们需要对水下的目标进行视觉上的观测，这种观测经常采用水下电视的方法。这种普通的水下电视的帧率通常是25～30帧。但是，有的时候水下目标的运动速度比较大，通过普通的水下电视观测并不能取得非常良好的观测效果;如果采用高速摄像的方式测量的话，观测成本又增加很多。所以，在待观测目标的运行速度大于普通水下电视可以良好观测的速度而又没有达到必须采用高速摄像的方式去观测的速度时，我们设计了一种低成本的准高速水下目标观测系统。 2 系统原理 我们知道，一般的高速摄像机在录像时是将视频数据保存在自身的内部缓存中。这种缓存是易失性存储介质，存储速率非常高，大小一般在几个G至十几个G之间不等，这样可以保证将几秒至几十秒的视频数据不丢失的保存下来。然后再通过上位机将数据从高速摄像机中读取出来，并保存在硬盘当中。我们所设计的准高速摄像系统也采用了这种类似的设计方法。由于机芯本身并不带有缓存介质，所以我们只能将视频数据保存在显控主机上。机芯传递给显控主机的视频数据的速率是每秒752×480×60Bit，这样的数据如果直接保存在硬盘中，会由于硬盘的读写速度慢而造成数据大量丢失。于是我们便先将数据保存在显控主机的内存中，等到用户点击停止保存键或者最长录像时间到，再将视频数据从内存中读取出来，并保存在硬盘中。采用这种方法就不会丢失视频数据。这样做实际上就是把显控主机的内存当成了准高速摄像机的内部缓存，显控主机的内存大小就决定了可以记录的时间的长短。因为高速或者准高速摄像的观测录像时间都不会太长，一般为几秒至几十秒而已，所以这种方法可以满足要求。在XP系统上我们录像的时间可以达到33秒，而在Win7系统上，至少可以增加一倍。系统工业原理图如图1所示。 3 硬件系统 本系统的硬件有三部分组成：水下准高速摄像机、显控主机和连接缆。如图2所示。 水下准高速摄像机采用国产的MVC360-60GE机芯，这种准高速摄像机的帧率是每秒60帧，分辨率是752×480。这种摄像机本身不带有镜头，在工作时我们为其配备4.5-10mm变焦镜头，在空气中进行手动调焦。这样做的好处是可以通过调节，来改变水下可观测的距离。由于这种机芯的帧率是每秒60帧，分辨率是752×480，所以在进行数据传输时必须通过超五类的以太网线和水面显控主机相连，供电方式是通过水面24V供电。水面显控主机配有千兆网口，用来接收摄像机传来的视频数据，并且实时显示摄像画面。为了可靠工作，这种显控主机采用工控机。我们目前完成的系统是单摄像机系统，如果要多个摄像机同步工作，只需要加装配备统一触发的触发设备即可完成同步观测和保存。 一般的水下高速摄像系统与本系统在硬件构成上主要差别在高速摄像机的机芯与高速摄像系统水面显控主机的监控软件上。本系统的机芯只是准高速机芯，较国外进口的高速摄像机机芯要便宜得多。另外，若使用国外进口的高速摄像机机芯就必须配套使用相关的软件，而本系统的软件完全由自己设计开发，可以自由设计功能与界面，从而进一步降低了产品的成本。 4 软件系统

水下图像目标识别的预处理综述

水下图像目标识别的预处理综述 【摘要】图像预处理是对水下图像目标识别处理的一项关键技术，也是一项经典难题。文章分析归纳了基本的预处理技术，以及目标识别方法和应用，提出了一些发展思路和要点。【关键词】目标识别；水下图像；预处理 0、引言 自主式水下机器人（AUV-Autonomous Underwater Vehicle，本文简称水下机器人）是新一代水下机器人，由于其在军事和商业上的重要应用价值和在高技术运用上面临的众多挑战，它越来越多的受到军事工程师和技术人员的重视，并进行了大量的研究与试验工作。在军用领域则可用于侦察、布雷、灭雷和援潜救生等；在民用领域，它可应用于数据收集，海底头探测，海底考察，管道铺设，水下设备的维护与维修等。鉴于水下机器人的诸多重要的应用领域，其视觉分辨能力又是其执行各种任务，获取水下信息的重要途径，所以对水下机器人的图像采集，水下目标的图像处理与识别就显得越来越重要，是水下机器人能够正常工作的不可或缺的技术保障。 水下图像采集的复杂性： 1、江、河、海洋等水体环境复杂。水体流动噪声的波纹、浮游生物以及水中微粒等都会造成成像背景不单一，总会有噪声出现。 2、光源不稳定。入射到摄像头里面的光会因不同类型的物体在水下反射在水下的反射程度不同而不均匀。 3、所采集到的图像是三维景物的二维投影，所以一幅图像本身不具备完全复现三维景物的全部几何信息的能力，造成空间几何失真。 总之，水下目标识别是目前智能机器人技术发展的关键能力之一，既要发挥光学成像技术的分别率高的优势，又要克服噪声相对复杂的一些技术难点。 在对国内外大量的相关文献进行查阅的基础上，进行归纳总结发现近些年的水下目标识别主要采取的方法有以下几个方面：（1）数理统计方法的应用；（2）神经网络方法的应用；（3）数学形态学的处理与识别方法；（4）声图像的阴影暗区方法的应用；（5）Markov 随机场模型理论应用到识别领域。 一般来说，目标识别是在对图像目标进行预处理之后，选取一定的特征量加以识别和分类，然后输出结果。

水下光学成像系统的设计

水下光学成像系统的设计 班级： 姓名： 学号：

试验一simulink辅助设计基础一、试验目的 熟悉Simulink软件,启动Simulink并建立下述系统的模型：系统输入： , sin )(≥=t t t u； 系统输出： ), ( )(≠ =a t au t y。 二、试验过程 启动simulink。在matlab窗口中输入simulink指令，弹出器件库窗口。并在器件库中找到以下元件。 连接元件如下图所示： 在下图对话框中修改增益为2。 得到增益效果如下图：

试验二简单系统的Simulink仿真 一、试验目的 建立实现信号平方运算系统的Simulink模型并进行简单的仿真分析 二、试验步骤 1、打开matlab，输入simulink，出现一个元件库，在元件库中选择正玄信号发生器，设置振幅为2。 2、在signal routing中选择mux ，在match operating中选择product，在sinks中选择示波器。

3、生成系统运算部分的子系统 用鼠标选择将要生成子系统的区域，选择subsystem ，得到运算部分的子系统如图所 示。将中间部分建立成子系统，并添加标签。 试验三 动态系统的Simulink 仿真 一、试验目的 ???≤>=25)(1025)(2)(t t u t t u t y ，其中)(t u 为系统输入，)(t y 为系统输出。为了实现改函数需设 计判决比较的系统。 二、实验步骤： 1、在matlab 中输入simulink ，新建文件 2、在sourses 中选择正玄信号，为了达到一个比较的功能，选择一个比较器，通过比较 大小来控制开关switch ，当时间t 大于25时，倍数变为2，当t 小于25时，y 变为之前信号 的十倍，为了达到这个目的如图建立系统。

55”水下视频摄像头系统详细参数 - stonkamcom

5.5”水下视频摄像头系统详细参数 显示器 显示器件:5.5”黑白CRT 偏转角度:70度 输入电压:DC11~15V 输出电压:DC11+/-0.2V 功耗:<=8W带2个摄像头 扫描频率:CCIR15.625KHz/EIA15.734KHz(行) CCIR50Hz/EIA60Hz(场) 视频输入:1.0Vp-p+/-20% 视频输出:1.0Vp-p+/-20% 分辨率:最高420线 防震能力:6.8G 工作温度:-20F~+120F 贮存温度:-40F~+140F 摄像头接口:4PIN航空公头 A/V接口:RCA接头 尺寸:155(W)x144(H)x200(D)mm 重量:1.28Kg 摄像头 成像器件:1/3”B/W CCD LG Ai329/LG Ai325sensor 信号系统:CCIR/EIA 有效像素:500x582pixels/510x492pixels 总像素:537x597pixels/537x505pixels 像素大小:9.8x 6.3/9.65x7.5 扫描系统:2:1隔行扫描 同步系统:内同步 分辨率:420线 行同步频率（扫描频率）:15,625KHz/15,734KHz 场同步频率（扫描频率）:50Hz/60Hz 最低照度:0Lux/F1.2 视频输出:1.0vp-p,75Ohm Gamma系数:0.45 自动增益控制:自动 信噪比:大于48dB 白平衡:自动 电子快门:1/50(CCIR)/1/60(EIA)~1/10,000Seconds

背光补偿:自动 供电电源:DC12V 工作温度:-10°C~60°C,RH95％MAX 贮存温度:-30°C~80°C,RH95％MAX 镜头:f=3.6/F=2.0,f=2.8/F=2.0 镜头角度:90度(f=3.6),110度(f=2.8)摄像头接口:4PIN航空母头 尺寸:39(W)x98(H)x174(D)mm 重量:0.51Kg(带支架)

水下成像技术

水下机器人视觉系统 戈立娜光信息科学与技术08133101 摘要：本文根据水下机器人视觉系统“水下应用”的具体需要，研究并确立水下机器人视觉系统的而整体配置及控制方法，对水下双目视觉定位系统的硬件结构、水下标定方法、水下图像处理及定位算法进行研究，并通过水下定位试验研究对该系统的精度进行分析。 关键词：水下机器人视觉系统 Abstract：In this thesis, the author made researches of vision-based underwater locating system on the underwater hardware design, underwater calibration method, underwater image processing algorithm and underwater locating algorithm. The locating experiment of the vision-based underwater locating system showed the accuracy of system. Keywords: vision-based underwater locating system 引言：海洋是地球生物的发源地，拥有着广阔的水下空间和丰富的水下资源，对海洋资源的勘探和利用将大大有利于人类社会的进步。水下机器人技术史海洋探索和研究的核心，而拥有机器视觉的机器人将能更好的完成海底的勘探和引导机械手的水下操作。因此，发展水下视觉技术具有十分重要的意义，尤其是对作为水下视觉技术基础的水下视觉定位系统的研究更是如此。 1.水下机器人和机器视觉 水下机器人也称作水下潜水器，是一种可以在水下代替人完成某种任务的装置。它是水下高技术一起设备的集成体，它除集成有水下机器人载体的推进器、控制器、操作机械手、动力电源电缆、导航等仪器、设备外，根据应用目的的不同，还配备有声、光、电等不同类型的探测传感器。 机器视觉是建立在计算机视觉理论的基础上，偏重于计算机视觉技术工程化，它基于视觉但又不限于计算机视觉，是多学科、跨学科结合的产物。 目前，机器视觉技术正广泛的应用于各个方面，从医学图像到遥感图像，从工业检测到文件处理，从毫微米技术到多媒体数据库，不一而足。 2.双目视觉系统 在基于视觉的机械手控制系统中，摄像机充当着视觉传感器的角色，根据摄像机数目的不同，可以分为单目配置、双目配置、多目配置等几种。 双目视觉系统，即像人眼一样用两台摄像机来获取外界的图像信息进行处理，以控制机械手运动，也叫立体视觉系统。其对深度的获取简历在视差的计算上，而视差信息的获得其根本在于两幅图像之间特征点的匹配，一般有以下两种：基于区域的匹配方法；基于特征的匹配方法。 基于双目视觉系统水下的应用环境及操作需要，如本系统需要较为宽广的事业进行水下观测及定位；视觉机械手的运动需要根据机械手末端的视觉反馈信息进行一定的轨迹规划；在水下需要更为方便可靠的控制算法来计算深度信息等，同时结合单目Eye-in-Hand配置方式和双目Eye-to-Hand配置方式两者的提点，本水下视觉系统采用Eye-to-Hand的双目摄像机的布置方式对水下机器人进行配置，并通过改进水下视觉系统的性能，使其更加适合于视觉机械手在水下的应用。 3.系统硬件分析研究 典型的机器视觉系统硬件一般由镜头、视觉传感器、光源、滤光片、图像采集卡、图像处理模块、计算机、执行器等组成。 摄像机的作用是将通过镜头聚集于像平面的光线形成图像，将外界入射的光信号转变

基于分层复原方法的水下图像复原

目录 1 绪论................................................................................................................................... 1.1 引言 (1) 1.2 数字图像复原概述 (1) 1.3 图像复原工具MATLAB概述 (2) 2 水下图像处理基本理论与方法 (3) 2.1 水下点扩散函数模型 (3) 2.2 小波分解 (4) 2.2.1 小波变换基本理论 (4) 2.2.2 图像的小波分解 (4) 2.3 维纳滤波器复原 (5) 2.3.1 图像的退化模型 (5) 2.3.2 维纳滤波器简介 (6) 2.3.3 图像的维纳滤波复原 (7) 3 水下图像的分层复原 (9) 3.1 水下图像分层滤波复原方案 (9) 3.2 图像清晰度评价函数 (10) 3.2.1 熵函数 (10) 3.2.2 梯度函数 (11) 3.2.3 高低频图像评价函数的选取 (12) 3.3 分层复原的结果及其分析 (14) 3.3.1 高频复原 (14) 3.3.2 低频复原 (15) 3.3.3 整体复原与分层复原对比 (17) 4 结语 (19) 参考文献 (21) 致谢 (23)

1绪论 1.1引言 随着社会的发展,数字图像处理技术作为一门迅速发展的学科,在航天、医药、遥感、雷达等诸多领域都有着广泛的应用, 通过分析采集到的目标图像的质量和特性等,可获取大量重要信息,为科学技术及社会应用提供了重要的有价值的信息,对科学事业的发展起到了极大的作用。此外，数字图像处理技术也已融入到生活中的各个领域，特别是多媒体技术的发展，创造出大量图像和视频素材，给人们带来了一次又一次的视觉享受，极大地丰富了人们的日常生活。 海洋是人类生存和发展的重要领域,不仅能为人类提供丰富的物质资源,而 且在现代战争中具有重要的战略地位。由于海洋的重要性,水下图像也日渐成为人们研究的重要领域和方向。对水下图像的处理主要包括目标识别、图像复原、图像增强和图像压缩等，其中图像复原是水下图像处理中一个非常重要的环节,在近年来得到了越来越多的重视与研究。通过对拍摄到的水下降质图像进行复原处理,最大限度地还原出原始图像,可获取大量对工业、军事等应用方面的重要信息。但由于水下成像过程复杂,包含许多不定干扰因素,所以如何能尽量精确地复原图像就成为一个重要的研究课题。 1.2数字图像复原概述 数字图像复原技术是数字图像处理[1]的重要组成部分，最早的复原技术研究追溯到19世纪50至60年代早期美国和前苏联的空间项目。恶劣的成像环境、设备的振动和飞行器旋转等因素使图像产生不同程度的退化。在当时的技术背景下，这些退化造成了巨大的经济损失。为此，业内人士围绕着解决退化问题展开了复原技术的研究。 数字图像复原早期的成果主要归功于数字信号处理领域中一些技术和方法 的引入，例如逆滤波技术。目前，一些现代方法极大地丰富了复原技术的研究内容，典型的有小波分解，神经网络等。此外，随着人们对数字图像复原的研究，人们提出了一系列的复原准则和数学最优化的方法，从而总结出各种各样的算法。常见的复原方法有：逆滤波复原算法，维纳滤波复原算法，盲卷积滤波复原算法，约束最小二乘滤波复原算法等等。

一种基于à Trous算法的水下图像增强算法

电子设计工程Electronic Design Engineering 第26卷Vol.26第16期No.162018年8月Aug.2018 收稿日期：2017-08-03稿件编号：201708019基金项目：国家自然科学基金资助项目（11261061；61362039；10661010）；新疆维吾尔自治区自然科学基金资 助项目（200721104）；新疆师范大学应用数学重点学科基金资助项目；新疆师范大学研究生科技创新项目资助（XSY201602010） 作者简介：黄允浒（1990—），男，福建泉州人，硕士研究生。研究方向：小波分析及其应用。由于水体本身性质,光学特性和悬浮体等的存 在,造成水下图像对比度差,噪声大等缺陷。然而这 些缺陷影响着水下图像的后期处理,如图像分割、特 征提取以及目标识别等,这也使得水下图像增强也 越来越受到重视[1]。现有的水下图像增强的方法主要有变换域增强,空问域增强[2-3]。其中基于变换域增强方法主要基于多尺度分析,如傅里叶变换,小波变换,二进小波变换[4],Contourlet 变换[5],非下采样Contourlet 一种基于àTrous 算法的水下图像增强算法 黄允浒1，韩燕2，吐尔洪江·阿布都克力木1 （1.新疆师范大学数学科学学院，新疆乌鲁木齐830017；2.新疆和静县第九小学新疆和静841304）摘要：针对水下图像的对比度低，噪声大问题，提出一种基于àTrous 算法水下图像增强算法。该算法一方面利用直方图均衡，提高水下图像整体对比度；另一方面根据àTrous 小波变换的抽取过程允许在不丢失高通细节（如空间和纹理）的空间连续下完成在空间频域上将图像分解在几乎脱节的带通信道上，有效避免由于非线性变换引起的视觉形变；再是模糊对比度增强图像的纹理和边缘信息，从局部增大图像对比度。与当前一些典型的增强方法相比，实验结果表明本文提出的算法的几种客观评价指标明显优于其他算法，能有效提升水下图像的对比度，抑制伪吉布斯现象，而且图像视觉效果也有明显改善。 关键词：水下图像；àTrous 算法；改进的模糊对比度增强；Bayes 萎缩阈值；平移不变性 中图分类号：TN957.52；TN97文献标识码：A 文章编号：1674-6236（2018）16-0006-06 An underwater image enhancement algorithm based on àTrous algorithm HUANG Yun-hu 1,HAN Yan 2,Turghunjan·ABDUKIRIM 1 （1.College of Mathematical Sciences ,Xinjiang Normal University ,Urumqi 830017,China ；2.Hejing County 9th Primary School ,Hejing 841304,China ） Abstract:For underwater images with low contrast ,noise is large problem ,proposed a new enhancement algorithm ,àTrous algorithm based on underwater image.On the one hand ,the use of histogram equalization ,improve the overall contrast of image under water ；on the other hand ,according to the extraction process of àTrous wavelet transform allows without loss of high details （such as space and texture space ）under continuous space frequency domain image decomposition in a communication channel almost disjointed ,effectively avoid the deformation caused by visual nonlinear transformation ；then fuzzy contrast enhancement of image edge and texture information ,from the local increase image contrast ,so as to obtain high quality of underwater images.With some typical enhancement methods ,experimental results show that the proposed algorithm is superior to other kinds of objective evaluation algorithm ,can effectively enhance the underwater image contrast ,and the image visual effect is significantly improved.Key words:underwater image ；àTrous algorithm ；improved fuzzy contrast enhancement ；Bayes estimation and nonlinear gain function ；translation invariance - -6万方数据

图像盲复原

一、图像复原的变分方法 图像在形成传输和存储的过程中都会产生失真，造成图像质量的退化，图像复原就是解决这些问题。 （1）图像复原的变分方法 一般来讲，图像的退化过程一般可描述为：f=Ru+n 1-（1） 其中n 表示加性Gauss 白噪声，R 表示确定退化的线性算子，通常是卷积算子。 图像复原就是要尽可能的降低或消除观察图像f （x ）的失真，得到一个高质量图像，根据最大似然原理，通过求解如下变分问题可以得到真实图像u 的一个最小二乘逼近： {} 2inf (x)(x)u f Ru dx Ω-? 1-（2） 但该问题是一个典型的病态问题，解决该问题的常用的方法是正则化方法，其中最典型的模型是全变差（TV ）模型，该模型在2001年被法国数学家完善，提出了卡通-纹理分解的变分模型。 TV 模型的正则化模型为：() 222()()inf L u H f Ru u dx λΩΩ∈Ω-+?? 1-（3） 第一项是残项，或称忠诚项，保证恢复图像u 保留观察图像f 的主要特征，第二项是正则项，保证恢复图像的光滑，以去除噪声，同时保证极小化问题是良态的，λ>0是尺度参数，平衡忠诚项和正则项的作用，该模型的唯一解满足以下方程: *(f Ru)u 0R λ-+?= 1-（4） 该模型对均匀区域来讲，能很好的去除噪声，但同时磨光了边缘的重要特征，对1-（3）的方程加上适当的初、边值条件，可构成最速下

降法来求解。 该方法可以去除光滑部分的噪声，但同时边缘和纹理也被模糊了，此模型对图像的光滑性要求高，不允许图像中出现不连续或奇异特征，由此改进了有界变差函数或分布空间-BV 空间将图像的梯度看成一种测度而不是函数，允许图像存在边缘、纹理等重要的不连续特征 ，用BV 空间刻画全局正则性更合适。 在图像复原中，为了在去噪的同时能够有效的保留边缘，提出如下正则化模型：2 2()()1inf 2L TV u BV f Ru u λΩ∈Ω??-+ ??? 1-（5） 它利用了BV 空间的半范数—全变差来作为正则项，加上同样的初、值条件，用最速下降法求解，它是Sobolev 空间的一种改进。 （2）变换域变分模型 上述TV 模型只利用了图像的空域信息，没有利用图像的频域或其他变换域信息，另一方面需要大量的迭代，而且没有一个好的停止准则，而变换域变分模型，其求解简单，无需迭代。 DT 模型： 112()1,1()22,inf (v,u)(v u)2f L H B u v F f v u γα-ΩΩΩ=-+++ 1-（6） 利用该模型和Besov 半范数和小波系数的等价关系可以建立基于小波变换的快速算法，避免了求解非线性偏微分方程。 图像的复原也可在基于Besov 和负hilbert-sobolev 空间进行，以及在基于Besov 和齐次Besov 空间进行。 二、 基于Besov 空间的图像盲复原

【CN109949244A】一种基于曲率项的水下图像盲复原变分方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910215474.0 (22)申请日 2019.03.21 (71)申请人 青岛大学 地址 266061 山东省青岛市崂山区香港东 路7号 (72)发明人 侯国家　李景明　端金鸣　潘振宽　 (74)专利代理机构 青岛高晓专利事务所(普通 合伙) 37104 代理人 于正河 (51)Int.Cl. G06T 5/00(2006.01) (54)发明名称 一种基于曲率项的水下图像盲复原变分方 法 (57)摘要 本发明属于数字图像处理技术领域，涉及一 种基于曲率项的水下图像复原变分方法，引入曲 率项控制全变分规则项的扩散、根据水下成像物 理模型和Retinex模型重建数据项，建立基于曲 率项的水下图像变分盲复原模型，并基于交替方 向乘子法，巧妙设计辅助变量，实现能量方程最 小化极值问题的快速求解，从而实现水下图像的 盲复原，减少了计算的复杂度，在实现去雾、去 噪、提升图像对比度的同时，也能很好的保持图 像边缘信息， 具有良好的实际应用价值。权利要求书3页 说明书8页 附图5页CN 109949244 A 2019.06.28 C N 109949244 A

1.一种基于曲率项的水下图像盲复原变分方法，其特征在于具体步骤为： (1)先输入水下图像I，采用暗通道先验算法求出输入图像的暗通道图，选取最亮的前0.1％的像素值作为全局背景光； (2)由暗通道图求出红色通道的透射率图t r ,基于Jaffe -McGlamery模型，再根据波长衰 减系数之间的关系求出蓝通道的透射率图t g 和绿通道的透射率图t b ,其中λc ,c∈{R ,G ,B}代表红光、绿光和蓝光的波长，m＝- 0.00113,i＝1.62517,βk ,k∈{g ,b}代表绿光与蓝光在水下的衰减系数，βr 为红光在水下的 衰减系数； (3)将Retinex模型变形如下： S＝L ·R s＝log(S),l＝log(L),r＝log(R) s＝l+r 将水下成像模型变形如下： I(x ,y)＝t(x ,y)·J(x ,y)+(1-t(x ,y))· B 将两个模型进行融合变形如下： s＝log(B -J)；l＝log(B -I)； 其中S为观察到的图像，L表示照度分量，R表示反射分量；I为获取的水下图像，t为透射率图，J为复原后的水下图像，B为全局背景光； (4)设计基于曲率项的水下图像变分复原方法的规则项 和数据项|s -l -r|2以及|r -r 0|2,用于控制迭代过程中r与初始值相近； 为r的TV项,为s的TV项,r 0为Retinex模型变换得来的r的初始值,t 0为透射率图的初始值； (5)建立基于曲率项的水下图像变分盲复原能量方程为： 其中,Ω为水下图像区域,与为复原区域的规则项,α和β为规则项的惩罚参数,|s -l -r|2为数据项,μ为约束项|r -r 0|2的惩罚参数；(6)引入辅助变量步骤(5)的能量方程转换为: 权　利　要　求　书1/3页2CN 109949244 A