导读:本文包含了水下图像复原论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:水下激光成像,偏振成像,Laplacian算法,图像融合
水下图像复原论文文献综述
李蕾,郭天太,潘孙强,陈欢,赵军[1]（2019）在《基于Laplacian算法的水下偏振图像复原》一文中研究指出为了解决船舶航行过程中水下图像质量退化的问题,开展了基于偏振成像的图像对比度提高技术和图像增强算法的研究。该技术中提出了基于偏振信息将不同角度的融合图像分解为多尺度的金字塔图像序列,通过高斯卷积和Laplacian Pyramid算法进行图像融合,结合权重融合系数算法实现对偏振图像的细节特征增强处理;并与小波变换图像融合算法进行对比,可以得出该算法明显改善了水下图像的SNR值和SSIM值。实验表明,该水下偏振系统在衰减系数为2.1的海水环境中,水下成像距离达到6 m,能清晰识别水中物体及其特征识别,且系统运行稳定。(本文来源于《电子技术应用》期刊2019年09期）
杨爱萍,杨炳旺,曲畅,王建[2]（2019）在《基于透射率融合与优化的水下图像复原》一文中研究指出由于光与水体介质的相互作用的固有复杂性,所拍摄的水下场景图像发生降质退化,这导致诸如水下图像的低对比度以及色彩失真等问题.尤其是对于污染较为严重或者高浑浊度水体下获得的图像,典型的水下图像处理方法有一定的性能缺陷,而其根本原因在于其无法对于散射造成的色彩失真问题进行有效处理,同时也未充分考虑对比度信息带来的影响.因此,本文提出了一种透射率融合与优化方法,并由此给出有效的水下图像复原方案.该方案考虑各通道在水下衰减差异性,建立了基于颜色衰减差异的水下图像形成模型,其场景环境光由成像光源计算得到.首先,利用色彩校正算法来处理水下图像存在的色彩失真的问题,并利用灰度色调算法对场景光源的颜色进行估计;接着,基于水下场景约束,提出水体透射率估计方法,同时基于对比度先验提出对比度透射率估计算法;然后,将上述两种透射率进行融合,并使用多方向梯度加权正则化进行细化;最后,通过求解基于颜色衰减差异的水下图像形成模型复原图像.通过多次实验,所提出的基于透射率融合优化的水下图像复原方法得到的图像不仅具有相对自然的颜色,同时保持着良好的细节和对比度信息.(本文来源于《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》期刊2019年10期）
胡浩丰,李校博,刘铁根[3]（2019）在《基于偏振成像的水下图像复原技术研究最新进展》一文中研究指出在水下环境中,悬浮的散射颗粒对光场的散射和吸收作用导致成像清晰度显着下降。基于偏振成像的水下图像复原技术是实现水下清晰成像的有效方法之一。该技术利用散射光的偏振特性,分离场景光和散射光,估计散射光强和透射系数,实现成像清晰化。近年来,偏振成像技术已广泛、高效地应用于水下图像复原和水下目标识别等诸多领域。水下偏振图像复原技术作为光学成像技术和图像处理技术的交叉领域,引起了广泛的关注并取得了大量优秀的研究成果。文中主要介绍了基于偏振成像的水下复原技术的基本原理、偏振信息处理方法和最新发展现状,综述了近年来偏振水下图像复原技术代表性的改进型方法。(本文来源于《红外与激光工程》期刊2019年06期）
Pan-wang,PAN,Fei,YUAN,En,CHENG[4]（2019）在《基于去散射与边缘增强算法的水下图像复原（英文）》一文中研究指出对色差严重和边缘模糊的水下图像需进行复原。一般分两步:去散射和边缘增强。首先,提出一种用于水下图像去散射的多尺度迭代框架。利用卷积神经网络估计传输图,再用自适应双边滤波器改进传输图估计结果。由于无可用数据集训练网络,收集包含2000个水下图像的数据集以获得合成数据。其次,采用白平衡算法消除水下图像的色偏。最后将图像转换到特殊变换域,使用非下采样轮廓波变换对边缘去噪和增强。结果表明:该方法主、客观质量均明显优于现有方法。(本文来源于《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》期刊2019年06期）
田雨[5]（2019）在《融合光场的偏振水下图像复原技术研究》一文中研究指出水下成像技术及水下图像复原方法已经在生产生活中获得了应用。基于偏振信息的水下图像复原方法可以有效提高散射介质中的成像质量。然而,现有的方法受限于采集系统的结构,很难得到真实的场景后向散射分布,主要通过常数假设或拟合的方式来对后向散射进行估计,导致复原后的图像失真较严重。针对上述问题,本文提出一种融合光场的偏振水下图像复原算法,将光场合成孔径成像技术与偏振成像技术进行结合,在一次采集过程中获取场景的多视角信息,同时得到各视角对应的偏振信息,有效增加了单次成像获得的信息维度,得到场景中真实的后向散射分布情况,从而完成每个子视角图像的初始复原操作。接着利用光场相关算法进行复原优化及目标前景遮挡去除,提高水下目标识别效果。设计并搭建了相关的实验环境,采集多组水下光场-偏振融合图像进行图像复原操作,通过与现有方法的对比,本文方法在信噪比及细节保真上都具有一定的优势,证明了本文方法的可行性及优越性。最后,在光场-偏振融合算法的基础上,我们验证了偏振光及非偏振光照明对水下图像复原效果的影响。介绍并描述了偏振光的几种常用表征方法,研究散射介质浓度以及水下目标的保偏特性对偏振光退偏效果的影响,设计并搭建实验平台,通过改变散射介质的浓度、水下拍摄目标的保偏特性这两种变量,观察偏振光及非偏振光照明下图像的复原效果,提升光场-偏振融合算法的复原质量,同时为后续提升水下图像复原质量提供了理论支持。(本文来源于《中北大学》期刊2019-06-01）
吴雨杰,张震[6]（2019）在《水下核燃料组件湍流图像复原研究》一文中研究指出核反应堆为保证安全生产,需要在停堆时利用视觉对核燃料组件进行核心验证。由于燃料组件的余热导致水下热湍流,严重降低视频质量,故为获取湍流下燃料组件的清晰图像,本文提出了一种去除热湍流干扰的燃料组件图像清晰化算法,该算法主要包含幸运块时域滤波模块和解卷积模块。首先由幸运块选择构建时域滤波算法器以得到稳定但模糊的图像,然后根据湍流退化模型,再对图像进行解卷积滤波。实验结果显示,本文算法能很好地对热湍流图像进行清晰化。(本文来源于《计量与测试技术》期刊2019年04期）
陈作特[7]（2019）在《水下图像复原及目标检测方法研究》一文中研究指出水下设施的例行和应急检测是保障船闸正常运行的关键,由于船闸所处水体情况复杂,存在泥沙、微生物等悬浮物质,水质浑浊程度不均,导致水下设施图像存在对比度低、模糊、颜色失真等问题,直接影响水下设施运行状况的判断。论文开展水下图像复原和目标检测方法的研究,对于提高船闸水下设施的检测水平具有重要意义。根据水下与雾天、夜间环境图像成像模型上的相似性,将暗通道和LMCV先验直接用于水下图像复原,结果表明两种方法的局限性。分析基于暗通道和LMCV先验复原方法中透射率的相似性,提出一种新的透射率表达式,能有效用于多种场景图像的透射率估算,通过透射率细化和背景光估算得到复原方程。复原结果表明,该方法复原后图像的评价指标(UIQM)更高,同时也能有效复原夜间、雾天图像,但无法用于浑浊水下图像复原。构建浑浊水下环境,测试RGB叁种光线在浑水环境下的可见度和衰减特性,结果表明:与海水环境不同,浑浊水环境下蓝光衰减最快,红光次之,绿光最慢。在此基础上,根据颜色通道间的衰减差异与透射率的关系,估算图像的透射率与背景光,提出一种基于通道衰减差异的水下图像复原方法。复原结果表明,与前述方法以及现有复原方法相比,该方法复原后的浑浊水下图像的UIQM评价指标更高,同时也能有效复原海水图像。根据水下设施紧固螺钉的检测要求,分析不同水下目标特征,采用Adaboost算法和级联分类器检测水下目标,通过非极大值抑制消除重复窗口和错误窗口。比较LBP、Haar和HOG叁种特征训练得到的分类器在浑浊水下图像中的检测效果,结果表明,HOG特征对应的分类器在浑浊水下检测效果更好。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2019-03-01）
王一斌,尹诗白,吕卓纹[8]（2019）在《自适应背景光估计与非局部先验的水下图像复原》一文中研究指出有效地实现单幅水下降质图像复原对水下资源探索及环境监控领域的清晰图像获取具有极其重要的意义。为解决常用暗通道先验方法来复原图像时,背景光的估计易受白色物体干扰,且无法有效估计前景中白色物体透射率,复原质量不高的问题。本文提出了自适应背景光估计与非局部先验的水下图像复原算法。首先根据背景光具有高亮度及平坦性的特点,利用阈值分割算法获得背景光的候选区域,再通过图像的色调信息从候选信息中选取最佳的背景光点。随后,利用各颜色通道光的波长与散射系数的相关性,提出了适用于水下图像的非局部先验,并利用该先验估计各通道的透射率。最后针对复原结果中,因水下介质,微生物,水流影响而产生的加性噪声,设计去噪的最小优化问题,并利用引导滤波求解该问题,以去除复原结果中的加性噪声。实验表明:该算法在确保运行效率的基础上,准确地估计透射率,较常用算法的复原精度提高了约18%。证明了该算法能有效用于单幅水下图像复原的工程实践中。(本文来源于《光学精密工程》期刊2019年02期）
冯雨,易本顺,吴晨玥,章云港[9]（2019）在《一种红通道反转的水下图像复原算法》一文中研究指出由于水体对光的选择性吸收以及杂质对光的散射效应,导致水下图像色彩失真以及对比度下降,针对这一问题,提出了一种改进的水下图像复原算法.该方法通过将图像红通道反转来避免红通道快速衰减的影响,将暗通道先验用于红通道反转图像的复原,并利用背景光强度修正各通道透射率,在复原过程中采用了一种简单的自动白平衡算法去除严重的色彩失真.实验结果表明,算法能有效复原出清晰图像,去除颜色失真,且对人工光源照射区域同样适用.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2019年01期）
马铭志,黄丽姝[10]（2019）在《改进的基于暗通道先验的水下图像复原算法》一文中研究指出目前针对单幅图像去雾处理,暗通道先验算法取得较好的成果,但对于水下图像而言,光在传播时会受到水介质的吸收、水中颗粒物散射影响,出现颜色失真、对比度下降等现象,直接采用传统去雾方法对水下图像进行复原效果并不理想。在暗通道先验的去雾算法基础上,提出一种新的水下图像复原算法。实验表明,改进算法可以有效地提高水下退化图像的质量,同时具有较好的颜色复原效果。(本文来源于《现代计算机(专业版)》期刊2019年01期）
水下图像复原论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
由于光与水体介质的相互作用的固有复杂性,所拍摄的水下场景图像发生降质退化,这导致诸如水下图像的低对比度以及色彩失真等问题.尤其是对于污染较为严重或者高浑浊度水体下获得的图像,典型的水下图像处理方法有一定的性能缺陷,而其根本原因在于其无法对于散射造成的色彩失真问题进行有效处理,同时也未充分考虑对比度信息带来的影响.因此,本文提出了一种透射率融合与优化方法,并由此给出有效的水下图像复原方案.该方案考虑各通道在水下衰减差异性,建立了基于颜色衰减差异的水下图像形成模型,其场景环境光由成像光源计算得到.首先,利用色彩校正算法来处理水下图像存在的色彩失真的问题,并利用灰度色调算法对场景光源的颜色进行估计;接着,基于水下场景约束,提出水体透射率估计方法,同时基于对比度先验提出对比度透射率估计算法;然后,将上述两种透射率进行融合,并使用多方向梯度加权正则化进行细化;最后,通过求解基于颜色衰减差异的水下图像形成模型复原图像.通过多次实验,所提出的基于透射率融合优化的水下图像复原方法得到的图像不仅具有相对自然的颜色,同时保持着良好的细节和对比度信息.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
水下图像复原论文参考文献
[1].李蕾,郭天太,潘孙强,陈欢,赵军.基于Laplacian算法的水下偏振图像复原[J].电子技术应用.2019
[2].杨爱萍,杨炳旺,曲畅,王建.基于透射率融合与优化的水下图像复原[J].天津大学学报(自然科学与工程技术版).2019
[3].胡浩丰,李校博,刘铁根.基于偏振成像的水下图像复原技术研究最新进展[J].红外与激光工程.2019
[4].Pan-wang,PAN,Fei,YUAN,En,CHENG.基于去散射与边缘增强算法的水下图像复原（英文）[J].FrontiersofInformationTechnology&ElectronicEngineering.2019
[5].田雨.融合光场的偏振水下图像复原技术研究[D].中北大学.2019
[6].吴雨杰,张震.水下核燃料组件湍流图像复原研究[J].计量与测试技术.2019
[7].陈作特.水下图像复原及目标检测方法研究[D].南京航空航天大学.2019
[8].王一斌,尹诗白,吕卓纹.自适应背景光估计与非局部先验的水下图像复原[J].光学精密工程.2019
[9].冯雨,易本顺,吴晨玥,章云港.一种红通道反转的水下图像复原算法[J].小型微型计算机系统.2019
[10].马铭志,黄丽姝.改进的基于暗通道先验的水下图像复原算法[J].现代计算机(专业版).2019
标签：水下激光成像; 偏振成像; Laplacian算法; 图像融合;