【图像增强】偏振水下模糊的图像增强【含Matlab源码 4391期】

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⛄一、偏振水下模糊的图像增强简介

1 背景
在各种复杂的水中作业领域中（尤其是针对那些需要复杂环境感知的任务），水下图像增强具备广阔的前景（它们能够帮助机器人准确判断周围环境信息）。这些技术主要包括基于声觉和基于光觉的目标检测识别方法（其中基于声觉的方法主要是通过声呐作为主要手段）。虽然这种技术能够在一定程度上提升检测效率（但其图像采集能力有限），但在实际应用中存在较大的局限性（而基于光觉的方法则表现出更高的分辨率）。从功能特点来看（尤其适用于短距离高精度定位），基于光觉的技术在实际应用中表现更为出色

基于光学的小目标水下检测识别是水下捞鱼机器人的智能化作业核心技术之一。然而，在光视觉技术用于水下目标检测识别方面仍面临严峻的技术挑战。这种挑战的主要原因在于复杂的海洋成像环境严重削弱了光视觉系统的图像采集效果（具体表现为：由于光线吸收导致的颜色偏差、光线前向散射带来的细节模糊以及光线后向散射造成的低对比度）。这些现象包括颜色褪化、对比度降低以及细节模糊等问题。首先，在水中光线传播过程中因吸收作用导致能量衰减较为明显：通常情况下红光会经历最严重的衰减而蓝绿色光线则衰减相对缓慢；其次，在水中光线发生散射现象同样影响了图像质量：其中前向散射即物体反射的光在传输中发生小角度偏离原来的传输方向而被摄像机接收；而后向散射则是光线照射到物体后因遇到水中的杂质直接发生散射进而被摄像机捕捉到从而造成图像对比度较低的情况）。

存在严重退化现象的水下图像因缺乏关键信息而导致难以进行精确的目标识别，在这一背景下其检测难度显著增加。尽管随着新型水下成像技术的进步人们能够获取更为清晰的画面但仍然面临色彩失真对比度不足以及细节模糊等问题同时在应用成本方面也面临着诸多挑战因此对这类图像实施增强措施仍是必要的

水下图像处理技术中的算法可根据是否建立在水下成像模型的基础上而被划分为两类：一种是针对获取到的水下图象执行像素级增强的操作；另一种则需依据水下图象形成的过程来恢复出实际情形。其中，在增强类方法中不需要考虑图象生成过程及降质带来的影响；而在复原类方法中则需利用有关水体光学参数、摄像机参数以及相机与目标物之间的距离等信息来进行运算。这些参数通常需要通过人工测量或替代手段来估算。

水下视觉探测技术的核心在于两个关键问题：首先是光传感设备参数的精确标定；其次是水下模糊图像的有效复原。鉴于水质环境的复杂性，在水中光线传播会受到折射、散射等多种光学现象的影响；同时存在的浑浊水质也是造成水下图像质量下降的主要原因之一。由于这些降质因素的存在，在这种环境下产生的模糊图像往往表现出明显的模糊性特征。目前基于深度学习的方法在处理水下图像模糊问题时仍面临诸多挑战：一方面难以获得原始清晰图像作为参考；另一方面精确测量导致图像退化的模糊函数也存在较大困难；因此即使具备复原水下图像的能力也不具备这样的能力则会限制相关技术的发展。

2 研究现状（常用的方法）
光通信系统在实际应用中面临诸多挑战，在水下通信领域尤为重要。由于水体环境因素如光衰减和折射的影响，在清澈水域中通信距离通常可达20米，在复杂海况下通信距离则大幅降低至5米左右。

McGlamery于1979年构建了经典的计算机水下成像系统模型。他指出，在摄像机水下成像系统的观测中所接收的光能可被划分为三个组成部分：正向传输的光能、前向散射的光能以及反向散射的光能。

在数字信号处理领域中，图像是指通过传感器或其他方式获取的视觉数据信息。图像是指经过采集后未经过任何处理的原始数据信息，在实际应用中具有重要的研究价值和应用前景。例如，在功能上与数字信号处理中的其他分析手段相比较而言，在一定程度上都属于对原始数据信息进行分析和研究的技术手段。两者在一定程度上都旨在改善和提升数据质量。不过两者之间存在明显的区别：数字信号处理中的其他分析手段通常侧重于对信号特征的提取和分析工作；而数字信号恢复则是基于对信号特性的深入理解来进行的数据重建过程。其中数字信号恢复的核心在于建立有效的数学模型，并在此基础上设计合理的算法框架来实现数据重构的目标。基于先验知识的方法是数字信号恢复的基础方法之一，在这种情况下如果能够获得较为充分的先验信息，则能够显著提高恢复效果；反之则会降低恢复效率甚至导致结果偏差较大等情况发生。然而实际情况往往更为复杂，在大多数情况下无法直接获得这些先验条件的具体信息因此需要依赖于更为通用的方法来进行处理

已知图像在经历采集、传输、储存和处理的过程中会经历畸变、模糊、失真和附加噪声的影响而发生降质现象这种现象通常被称为图像退化。图像复原的核心在于构建有效的图像退化模型该模型必须能够准确反映图像退化的本质原因。导致图像退化的原因多种多样其中最典型的因素包括成像系统的像差畸变以及带宽限制造成的失真；太阳辐射大气湍流云层遮挡等因素都会导致遥感图像出现失真；由于成像器件拍摄姿态和扫描非线性引起的几何失真问题也会影响图像质量；成像传感器与被拍摄景物之间的相对运动会导致成像模糊；光学系统或成像传感器本身特性不均匀会引起同样亮度景物呈现出不同的灰度值；场景能量通过传输介质时如大气湍流效应或因大气成分变化而产生的失真现象也会对图像质量产生影响；此外在成像数字化采集和处理等环节中所引入的噪声也会对最终的图像质量产生显著影响

傅里叶变换的本质是将信号从空间域转换为频率域的一种数学工具。它实现了对图像的空间信息进行频域表示，并通过特定的数学操作揭示信号的频率特性。其主要应用于将难以在空间域识别的细节或隐含信息转化为频域表现更为突出的状态。通过这种变换方式，能够使信号中的某些特征在频率域中的分布更加显著地显现出来。

常见的图像增强技术大致可分为两类：一类是基于空间域的方法（Spatial Domain Methods），另一类则是频域处理（Frequency Domain Processing）。在空间域处理中直接作用于像素点集合完成灰度级提升工作的方法被称为灰度映射相关算法（Gray Mapping Methods），其中包括直方图均衡化（Histogram Equalization）、限制对比度直方图均衡化（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE）、以及灰度世界假设法（Gray World Hypothesis）等多种具体实现方式；此外还可以采用滤波操作去除噪声作为辅助手段来达到增强效果的目的（Noise Reduction Filtering），例如中值滤波（Median Filtering）、均值滤波（Mean Filtering）等技术；而频域处理则是通过傅里叶变换（Fourier Transform）、小波变换（Wavelet Transform）等手段进行频域分析以改善图像质量；国内外学者普遍采用混合空间-频域方案对水下图像展开增强研究工作；传统的增强算法虽然能够在一定程度上消除模糊效应并强化边缘特征表现能力但仍然存在信噪比低清晰度不足以及色彩还原偏差等问题因此亟需进一步完善相关理论框架与算法设计

当下

2.1 非物理模型的图像增强方法
不需要过分关注于图像成像的过程与模型, 可以将其视为非物理模型的方法. 这种方法旨在仅依靠单纯的图像处理手段来提升水下图像的质量, 通过对图像像素值的调整来改善视觉效果, 但其实现过程通常较为复杂.

该算法通过直接修改像素灰度值来提升图像质量，并未对水下场景成像中的退化机理进行建模（亦未考虑到影响传播的环境因素）。此算法可归类于经典的图像增强技术。

在水下图像增强技术研究初期阶段，人们通常主要依赖于从空气中传统的颜色修正和对比度增强方法入手来处理水下图像。传统上将图像增强算法分为空间域方法与频域方法两大类：空间域方法是直接作用于像素点集合的一种方式，在实际应用中通常会结合灰度映射来进行操作处理。具体而言，在空间域中常见的处理手段包括直方图均衡化、限制对比度直方图均衡化以及灰度世界假设等多种策略；而频域法则是通过对信号或图像进行变换后，在特定变换域内完成滤波操作再将其反变回到原始空间中得到最终结果。基于上述原理，在当前的研究实践中较为成熟的空间域增强算法主要包括直方图均衡化（Histogram Equalization, HE）、限制对比度直方图均衡化（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE）以及基于灰度世界的假设（Gray World Assumption, GWA）等技术；而频域法则主要采用傅里叶变换（Fourier Transform）、小波变换（Wavelet Transform）以及各种滤波器组合等方式实现目标效果。然而需要注意的是，在实际应用过程中发现大多数情况下这些经典算法往往表现出对特定类型图像效果较好而对其他类型存在明显不足的现象；此外更为严重的是由于水下环境本身的复杂性使得多重不利因素如水中介质对光线传播的影响及吸收特性等严重干扰了传统方法的应用效果。鉴于此，在现有条件下研究人员往往更加注重针对水下场景特点设计专门的解决方案以克服上述局限性

2.2 白平衡方法
基于不同的光源照射情况，在同一物体上呈现出不同的颜色是由于光照来源的不同特性导致的目标反射光谱发生偏移。这一现象主要由各种光照源所带来的差异性引起的。例如，在高色温和亮度条件下（如同 cloudy 天气），同一白色物体将呈现出蓝色；而在较低度和亮度条件下（如同 bedside灯等），则会呈现出姜黄色。为了纠正这种由于光照条件带来的色彩偏差问题，“白平衡技术”能够通过检测图像中所包含的各种色温和亮度信息来校正色彩偏差。

基于朗伯特特反射模型构建了该白平衡方法，在针对传统基于标准白色参照物的颜色校准方式存在明显局限性的现状之下，研究者们开发出多种新型白平衡算法用于纠正图像中的色彩偏差。该类方法通常适用于日常光线下的轻微偏色问题，在轻微偏色的情况下能够获得较为理想的效果；然而，在水下环境中的光线分布不均导致颜色退化更为严重的问题亟需进一步解决。

2.3 直方图均衡化方法
通过直方图均衡化方法，在某一特定灰度区间内对图像的直方图进行均匀扩展至整个灰度范围[0,255]（适用于8位深度图像），从而提高对比度并增强细节的表现。

2.4 基于Retinex理论的方法
Land于20世纪70年代首次提出Retinex理论,该理论以色彩恒定性为基础,其核心包含以下三个基本假设:(1)真实世界本质上是非色性的,人类感知的颜色是由光线与物体相互作用产生的;(2)所有颜色均可由红、绿、蓝三种基本色构成;(3)三种基本色决定了每个局部区域的颜色特性。通过 Retinex算法,能够实现不同类型的图像自适应地提升效果,相较于传统单一图像增强方法具有显著的优势,因为后者的局限性在于仅能强化图像某一类特征,而 Retinex 则能在动态范围优化效果、细节增强以及色彩调校等多个方面达到较为均衡的效果平衡,因而这一理论得到了广泛的拓展研究与实际应用

2.5 基于暗通道先验的技术（用于去雾的技术）

从水下图像增强的角度来看，在它与去雾具有诸多相似特性的情况下，在去雾中所采用的一些方法同样适用于水下图像增强。

2.6 基于卷积神经网络的方法
基于卷积神经网络技术，在图像去雾、去模糊以及盲复原等领域的应用效果与水下图像增强具有相似性。然而，在实际应用中面临的关键问题在于如何获得有效的训练数据以及提升模型在不同场景下的适应能力。

就运算效率与实时响应而言，在卷积神经网络训练得较为完善的情况下（从经验来看），后续的应用过程确实相当便捷。然而，在应对复杂水下退化环境的能力方面（尽管在这一领域），在各方面均取得理想性能仍具挑战性（即泛化能力足够强）。同样地，在数据准备阶段进行针对性优化也面临着同样的挑战（即需要有相应的数据集定制）。

2.7 基于物理模型的图像复原方法
该类方法主要依据水下图象退化进程构建数学模子, 利用该数学模子反发明作用, 恢复出未受图象退化影响的图象, 并归类于图象复原领域。（在图象复原领域中存在两类不同的训练方式：一类是基于成对数据对齐的训练策略(Pairwise Training), 另一类是不依赖配对数据对齐的方法(Non-Pairwise Training)）

基于物理模型的技术用于水下图像复原旨在构建一个合理的数学模型以便估算出相应的参数信息进而通过分析退化过程从而恢复原始状态尽管应用范围广泛但通常需要场景先验知识或深度信息来进行复原

受多种图像处理技术和质量评估手段的影响，在选择水下图像处理结果时，必须结合其应用场景来决定。在研究水下图像增强算法方面仍存在诸多改进空间。由于海洋环境中存在多样的情况，在进行水下图像增强时，必须根据具体情况采取相应的策略。

3 偏振水下模糊的图像增强
偏振水下模糊指的是由于水分子对光产生吸收作用以及散射现象而导致的水下图像模糊与失真。而偏振滤波器利用不同角度调节的方式减少水中光线发生散射与反射作用，并通过这种方式提升水中目标物像的质量与对比度。

基于偏振滤波技术实现的图像增强方式旨在通过优化特定频段信息来提升视觉效果。该方法的核心在于利用极化特性去除水下场景中的散射光污染，并有效强化目标物细节特征。除了上述基本处理手段外，在实际应用中还可以结合直方图均衡化技术来优化像素亮度分布；借助高斯滤波算法降低噪声干扰；采用中值滤波策略则有助于消除孤立噪声斑点带来的视觉影响。

⛄二、部分源代码

图像数据通过imread函数加载至工作区变量img中。
随后执行白色平衡校正以优化色彩表现。
接着定义颜色空间转换配置参数cform基于'srgb2lab'模式。
最后应用预先配置的颜色转换算法于已处理的图像得到结果图象数据变量lab1。

% CLAHE
设置为CL AHE参数。
sourceImage = targetImage;
目标通道进行自适应直方图均衡化处理。
targetImage(:,:,[1]) = adapthisteq(targetImage(:,:,[1]));
建立Lab到RGB的颜色转换配置文件。
colorTransformMatrix = makecform('lab2srgb');
应用颜色转换矩阵至目标图像。
convertedImage = applycform(targetImage, colorTransformMatrix);

% input
R1 = double(lab1(:, :, 1)) / 255;
R2 = double(lab2(:, :, 1)) / 255;

% compute the Laplacian contrast weights
Wlap1 = abs(imfilter(R1, 'Laplacian filter', 'replication padding', 'convolution'));
Wlap2 = abs(imfilter(R2, 'Laplacian filter', 'replication padding', 'convolution'));

%determine the local contrast weight %

Wcont2 = imfilter(R2, transpose(h)*h, ‘replicate’, ‘conv’);
Wcont2 = (R2 - Wcont2).^2;

compute the importance weight

// 计算暴露权重
sigma is assigned as 0.25;
average is set to 0.5;
计算Wexp1时使用指数函数：Wexp1 equals exponential of negative (R1 minus average) squared divided by twice sigma squared.
计算Wexp2时也采用同样的指数函数：Wexp2 also equals exponential of negative (R2 minus average) squared divided by twice sigma squared.

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

参考文献
[1] 齐秀、孙阳、苏通、马俊智、朱勇杰、丁建军. 基于MATLAB的图像降雾研究[J]. 江汉大学学报·自然科学版. 2020,48(06)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
1.1 PID优化
1.2 VMD优化
1.3 配电网重构
1.4 三维装箱
1.5 微电网优化
1.6 优化布局
1.7 优化参数
1.8 优化成本
1.9 优化充电
1.10 优化调度
1.11 优化电价
1.12 优化发车
1.13 优化分配
1.14 优化覆盖
1.15 优化控制
1.16 优化库存
1.17 优化路由
1.18 优化设计
1.19 优化位置
1.20 优化吸波
1.21 优化选址
1.22 优化运行
1.23 优化指派
1.24 优化组合
1.25 车间调度
1.26 生产调度
1.27 经济调度
1.28 装配线调度
1.29 水库调度
1.30 货位优化
1.31 公交排班优化
1.32 集装箱船配载优化
1.33 水泵组合优化
1.34 医疗资源分配优化
1.35 可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习分类与预测
2.1 机器学习和深度学习分类
2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类
2.1.2 BP神经网络分类
2.1.3 CNN卷积神经网络分类
2.1.4 DBN深度置信网络分类
2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类
2.1.6 ELMAN递归神经网络分类
2.1.7 ELM极限学习机分类
2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类
2.1.9 GRU门控循环单元分类
2.1.10 KELM混合核极限学习机分类
2.1.11 KNN分类
2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类
2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类
2.1.14 MLP全连接神经网络分类
2.1.15 PNN概率神经网络分类
2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类
2.1.17 RF随机森林分类
2.1.18 SCN随机配置网络模型分类
2.1.19 SVM支持向量机分类
2.1.20 XGBOOST分类

2.2 机器学习与深度学习预测

2.3 机器学习和深度学习实际应用预测
消费者价格指数(CPI)的预测、细颗粒物(PM2.5)浓度的预测、社会活动参与度(SOC)的预测、财务预警指标的判断、产量预估、停车位需求预判、虫害发生趋势分析、带钢厚度变化趋势研究、电池健康度评估、电力负荷趋势分析、房价走势预期、腐蚀速率评估及预警模型构建、故障诊断系统的性能优化与改进方向研究及应用前景分析、光伏系统输出功率变化规律研究及应用前景分析及技术路线探讨、轨迹特征提取及其应用研究展望及技术路径规划与实现方案设计与实现路径规划与实现方案设计与实现路径规划与实现方案设计与实现路径规划与实现方案设计与实现路径规划与实现方案设计与实现路径规划与实现方案设计与实现路径规划与实现方案设计及技术路线探讨及技术路线探讨及技术路线探讨及技术路线探讨及技术路线探讨及技术路线探讨及技术路线探讨及技术路线探讨以及相关参数优化研究；汇率变动影响因素分析及其对经济波动影响程度评估模型构建及其经济影响程度评估模型构建及其经济影响程度评估模型构建及其经济影响程度评估模型构建及其经济影响程度评估模型构建；混凝土立方体抗压强度的影响因素分析及其提高水平的研究方法探索以及相关参数优化研究；加热炉温度分布特性研究方法探索以及相关参数优化研究；电力负荷变化规律性特征提取方法探索以及相关参数优化研究；房地产市场价格走势变化特征提取方法探索以及相关参数优化研究；气温变化趋势特征提取方法探索以及相关参数优化研究；空气质量综合评价指标体系构建方法探索以及相关参数优化研究；居民消费价格指数(CPI)的变化趋势特征提取方法探索以及相关参数优化研究；工业生产数据特征提取方法探索以及相关参数优化研究（涉及多方面因素）；用电量增长趋势特征提取方法探索以及相关参数优化问题解决思路探讨（涉及多方面因素）；运输流量变化规律性特征提取方法探索以及相关参数优化问题解决思路探讨（涉及多方面因素）；制造业采购经理指数(MPIM)的影响因素分析及其对经济发展状况的预警作用机制建立的方法创新思路探究（涉及多方面因素）

3.15 服装识别技术

• 表盘识别模块
• 车道线识别算法
• 车辆计数设备
• 车辆识别平台
• 车牌识别软件
• 车位识别系统
• 尺寸检测工具
• 答题卡识别程序
• **电器识别系统

3.14 图像修复
3.15 图像压缩
3.16 图像隐写
3.17 图像增强
3.18 图像重建

4 路径规划方面
4.1 旅行商问题（TSP）
4.1.1 单旅行商问题（TSP）
4.1.2 多旅行商问题（MTSP）
4.2 车辆路径问题（VRP）
4.2.1 车辆路径问题（VRP）
4.2.2 带容量的车辆路径问题（CVRP）
4.2.3 带容量+时间窗+距离车辆路径问题（DCTWVRP）
4.2.4 带容量+距离车辆路径问题（DCVRP）
4.2.5 带距离的车辆路径问题（DVRP）
4.2.6 带充电站+时间窗车辆路径问题（ETWVRP）
4.2.3 带多种容量的车辆路径问题（MCVRP）
4.2.4 带距离的多车辆路径问题（MDVRP）
4.2.5 同时取送货的车辆路径问题（SDVRP）
4.2.6 带时间窗+容量的车辆路径问题（TWCVRP）
4.2.6 带时间窗的车辆路径问题（TWVRP）
4.3 多式联运运输问题

4.4 机器人路径规划
4.4.1 避障路径规划
4.4.2 迷宫路径规划
4.4.3 栅格地图路径规划

4.5 配送路线规划

4.6 无人机路径规划方案
4.6.1 飞行器仿真的核心环节
4.6.2 无人机执行飞行任务的核心内容
4.6.3 基于追踪算法的动态路径规划问题研究
4.6.4 多旋翼飞行器群组协同仿真实验分析
4.65 空间环境下的复杂航线设计研究
4.\textsubscript{6}.6 队列组织形式下的协同运作机制探索
4.\textsubscript{6}.7 多机型协同作业模式研究与应用分析

5 语音处理
5.1 语音情感识别技术
5.2 声源定位技术
5.3 特征提取方法
5.4 语音编码算法
5.6 语音分离技术
7 言语分析技术
8 言语合成技术
9 言语加密技术和应用研究
10 言语去噪方法与系统设计
11 言语识别系统开发与优化
12 言语压缩算法研究及实现
**13 言语隐藏与对抗抗措施研究

六、元胞自动机相关领域
六、1 细菌元胞自动机仿真
六、2 城市规划中的元胞自动机模型
六、3 城道交通流模拟与元胞自动机分析
六、4 气体动力学中的元胞自动机模型
六、5 基于元胞自动机的人员疏散模拟研究
六、6 森林火灾传播机制研究与元胞自动机应用
六、7 生命游戏理论在元胞自组织化的应用分析

7 信号处理方面
7.1 故障信号诊断研究
7.1.1 齿轮损伤特征识别
7.1.2 异步电机转子断条故障特征辨识
7.1.3 滚动体内外圈损伤特征辨识
7.1.4 电机运行状态判定方法研究
7.1.5 轴承运转状态判定方法探讨
7.1.6 齿轮箱运转状态判定方法探讨
7.1.7 三相逆变器运行状态判定方法研究
7.1.8 柴油机运转状态判定方法探讨

7.2 雷达通信
7.2.1 FMCW仿真
7.2.2 GPS抗干扰
7.2.3 雷达LFM
7.2.4 雷达MIMO
7.2.5 雷达测角
7.2.6 雷达成像
7.2.7 雷达定位
7.2.8 雷达回波
7.2.9 雷达检测
7.2.10 雷达数字信号处理
7.2.11 雷达通信
7.2.12 雷达相控阵
7.2.13 雷达信号分析
7.2.14 雷达预警
7.2.15 雷达脉冲压缩
7.2.16 天线方向图
7.2.17 雷达杂波仿真

7.3 生物电信号
7.3.1 肌电信号EMG
7.3.2 脑电信号EEG
7.3.3 心电信号ECG
7.3.4 心脏仿真

7.4 通信系统

7.5 无人机通信

第七章 无线传感器网络的位置估计与配置相关内容

第七章

第七章 第一节 基于无线传感器网络的位置确定技术

第七章 第二节 位置高度估算

第七章 第三节 数据滤波与路径追踪

第七章 第四节 目标点位置估计

**第七章 第四节 章节主要介绍几种典型的目标点位置估计方法

接下来分别详细阐述每种方法：

第一种方法的具体实现细节：Dv-Hop方法的具体实现细节

第二种方法的工作原理及其优缺点：RSSI方法的工作原理及其优缺点

第三种基于智能算法优化的新型位置估计方案：基于智能算法优化的新型位置估计方案

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置