基于清晰度评价的水下退化图像盲复原

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虚拟现实场景中模糊图像盲复原算法研究

虚拟现实场景中模糊图像盲复原算法研究虚拟现实技术的发展为人们带来了沉浸式体验，其中图像的清晰度对于用户的感知至关重要。

然而，虚拟现实场景中的图像往往会受到各种因素的影响，导致图像模糊。

因此，研究如何利用盲复原算法对模糊图像进行恢复以提高图像质量成为一个热门的课题。

盲复原算法是一种基于数学模型的图像恢复算法，其根据图像被模糊的特点，通过数学运算还原原始的清晰图像。

以下将介绍几种在虚拟现实场景中常用的盲复原算法。

一、最小二乘盲复原算法最小二乘盲复原算法是一种常见的图像复原算法，其基本思想是通过最小化目标函数来估计图像的模糊核并进行复原。

算法首先利用正则化方法估计模糊核的参数，然后利用逆滤波器恢复原始图像。

该算法适用于线性模糊和平稳噪声的情况，但对于非线性模糊效果较差。

二、Lucy-Richardson盲复原算法Lucy-Richardson算法是一种迭代算法，其基本思想是通过迭代优化目标函数来估计图像的模糊核和原始图像。

算法首先假设一个初始图像，然后通过反向投影和正则化方法来更新图像。

通过多次迭代，算法可逐渐逼近原始图像。

该算法对于非线性模糊效果较好，但容易受到噪声的影响。

三、基于深度学习的盲复原算法近年来，随着深度学习的快速发展，越来越多的研究采用基于深度学习的盲复原算法。

这些算法通过训练深度神经网络模型，能够自动学习图像的模糊特征和复原规律，从而实现高效的盲复原。

基于深度学习的盲复原算法在虚拟现实场景中取得了良好的复原效果，但其模型的训练需要大量的标注数据和高算力支持。

总结起来，虚拟现实场景中模糊图像的盲复原算法研究有着重要的意义。

不同的算法具有各自的优势和适用范围，在实际应用中需要结合具体情况选择合适的算法。

未来随着技术的不断进步，盲复原算法在虚拟现实场景中的应用将会越来越广泛，为用户带来更好的图像体验。

水下图像增强与复原技术研究(汇报总结)

研究内容
引导滤波同样假设滤波后图像与原图像成局部线性关系。通过对水下成像模型的分析发现，引导滤波完全可以应用于水下图像质量增强。我们获得的增强细节的三通道图像作为引导图像，将校正色偏后的三通道的图像作为输入图像，对三通道分别进行引导滤波，引导滤波输出图像即为我们要得到的既校正了色偏，又增强了细节的水下降质图像的复原图像。
总汇报结
水下图像增强与复原技术研究
在许多利用水下图像的领域，我们都需要获得成像质量高的水下图片，例如水下考古、水下生物研究、海底勘探、水下无人潜航器导航、水下目标检测跟踪、三维重建等领域。
研究意义
水下图像清晰，方便应用水下图像领域的研究
水对光的吸收特性，水对光的
水体光照的后向散射
对比度低
颜色失真
吸收在不同光谱区域是不一样的，蓝光衰减的最少，红光衰减的最多。
水体散射
细节不清晰
水中悬浮物的存在
噪声多
水下图像增强与复
原
光照度不均
水体散射性质和悬浮体、活性有机体的存在，
可观察距离衰减
水对光的吸收作用给水下彩色摄象带来很大的困难，通常只能在1-2m距离目标进行拍摄才能避免色彩的丢失
第四步：累计分布取整，用四个值中的最大值与灰度值230来做比较，然后取最小值。这样可以避免颜色校正的图像灰度值过于高，造成图像整体过亮）
主要研究内容
用得到的最小值来各个通道进行累计分布取整，将累计概率密度变换为（0,255）区间的灰度值，累计分布取整公式如下。
主要研究内容
第五步：对灰度值进行映射，首先我们要判断像素点红色通道是否在三个通道中所占比例最小，如果红色通道在三通道中所占比例最小，

水下图像复原系统关键技术研究

水下图像复原系统关键技术研究水下图像复原系统关键技术研究一、引言随着人类深入探索海洋深处的需求增加，水下图像复原系统成为研究的热点。

水下图像的复原是指将浑浊模糊的图像通过一系列算法和技术，还原为清晰可见的图像。

本文将从水下图像采集、图像去噪、图像增强三个方面展开综述，探讨水下图像复原系统关键技术。

二、水下图像采集技术水下图像的复原首先需要进行有效的采集。

水下环境中存在着光线衰减、背景噪声、散射等问题，导致图像质量下降。

因此，合理的采集设备和参数选择对复原系统至关重要。

常用的水下图像采集设备有船载相机、潜水器、水下无人机等。

此外，光源的选择也对采集结果产生重要影响。

为了克服光线衰减问题，可以采用颜色补偿、多光源照明等方法提高图像质量。

三、水下图像去噪技术水下图像中的噪声对复原造成严重影响。

由于水体中的散射和背景噪声，图像中可能存在悬浮颗粒、大气颗粒等噪声。

去噪技术的目标是尽可能去除噪声，同时保留图像中的有效信息。

常用的去噪方法包括中值滤波、均值滤波、小波去噪等。

中值滤波适用于少量噪声的情况，通过取邻域中的中值来替代噪声像素值。

均值滤波则通过求取邻域像素平均值来抑制噪声。

小波去噪是一种能够同时处理高频和低频信息的有效方法，它可以减少噪声的同时保留图像细节。

四、水下图像增强技术水下图像中的低对比度、色偏等问题需要通过增强技术进行处理。

图像增强的目标是提高图像的视觉效果，增强图像细节。

直方图均衡化是一种常用的增强方法，它通过增加图像的动态范围提高图像对比度。

另外，颜色校正技术也可以减少图像的色偏，提高图像的真实性。

同时，频域滤波和小波变换等技术也可以应用于水下图像增强，通过滤波和频率域处理来减少图像中的噪声和模糊。

五、水下图像复原系统的应用前景水下图像复原系统的研究和应用在海洋科学、水下考古、水下探测等领域具有重要意义。

充分利用水下图像复原系统，可以提高海洋资源的开发利用效率，加快水下建筑和航运设施的修复速度，并且为水下文化遗产保护和海洋环境保护提供强有力的技术支持。

水下图像增强和复原方法的研究

水下图像增强和复原方法的研究水下图像增强和复原方法的研究引言：水下图像的获取一直以来都是一个有挑战性的任务。

在水下环境中，图像受到水体的吸收、散射和折射的影响，使得图像失去了细节和清晰度。

因此，针对水下图像的增强和复原研究具有重要的实际应用和理论意义。

本文将重点介绍水下图像增强和复原方法的研究进展和应用。

一、水下图像特点分析1. 水下散射水下环境中，光线与水分子的相互作用会导致散射现象，从而造成图像的模糊和不清晰。

因此，研究水下散射模型，并在增强方法中考虑水下散射的影响是非常重要的。

2. 色彩失真由于水体吸收了不同波长的光线，水下图像通常呈现出蓝绿色调，并且色彩饱和度较低。

因此，研究如何校正水下图像的色彩失真问题是水下图像增强的关键。

二、水下图像增强方法研究1. 基于物理模型的增强方法基于物理模型的增强方法通过数学模拟光在水中的传播过程，以及水下散射和吸收的物理特性，来恢复水下图像。

这些方法通常需要对光学参数进行准确的测量，可以提供较好的增强效果。

2. 统计学方法统计学方法利用大量的水下图像数据进行统计分析，从而学习和建立水下图像的统计模型，并应用于图像增强和复原。

这些方法通常适用于大规模水下图像数据集，可以提高图像增强的稳定性和效果。

3. 图像处理方法图像处理方法通过对图像进行滤波、去噪和增强等操作，来改善水下图像的质量。

这些方法通常不考虑水下散射的物理模型，但是在实际应用中具有一定的效果。

三、水下图像复原方法研究1. 盲去卷积方法水下图像由于受到水下散射的影响，常常呈现模糊的效果。

盲去卷积方法通过利用先验信息和正则化约束，从模糊图像中恢复出清晰的图像。

2. 深度学习方法深度学习方法通过构建深度神经网络，利用大量的水下图像数据进行训练，实现从模糊或低质量的水下图像中恢复出清晰的图像。

这些方法在水下图像复原中取得了较好的效果。

四、水下图像增强和复原方法的应用水下图像的增强和复原方法在海洋勘探、水下摄影、水下机器人和水下安全监测等领域具有广泛的应用。

(完整word版)基于分层复原方法的水下图像复原

目录1 绪论........................................................... 1。

1 引言. (2)1。

2 数字图像复原概述 (2)1。

3 图像复原工具MATLAB概述 (3)2 水下图像处理基本理论与方法 (4)2.1 水下点扩散函数模型 (4)2.2 小波分解 (5)2.2.1 小波变换基本理论 (5)2.2。

2 图像的小波分解 (6)2。

3 维纳滤波器复原 (6)2。

3.1 图像的退化模型 (7)2。

3.2 维纳滤波器简介 (7)2。

3。

3 ................................... 图像的维纳滤波复原 8 3 水下图像的分层复原. (10)3。

1 水下图像分层滤波复原方案 (10)3。

2 图像清晰度评价函数 (11)3.2.1 熵函数 (12)3.2。

2 梯度函数 (12)3。

2。

3 ............................. 高低频图像评价函数的选取 13 3。

3 分层复原的结果及其分析 (15)3.3.1 高频复原 (16)3.3。

2 低频复原 (17)3.3。

3 整体复原与分层复原对比 (19)4 结语 (22)参考文献 (24)致谢 (25)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。

水下图像增强和复原方法研究进展

研究现状
传统的水下图像增强方法主要包括对比度增强、噪声去除、锐化等，旨在改善图像的视觉效果。然而，这些方法往往难以应对水下环境的复杂多变。近年来，基于深度学习的图像增强方法成为研究热点，其具有强大的特征学习和图像恢复能力，为水下图像增强提供了新的解决方案。
在水下图像复原方面，由于水下环境的物理特性，如光线、水质等因素，会导致图像质量的下降。传统的方法多采用模型驱动或统计学习方法进行图像复原，如盲去卷积、非局部均值去噪等。然而，这些方法对于水下环境的适应性有待进一步提高。近年来，深度学习技术的发展为水下图像复原提供了新的解决途径，通过学习训练数据中的图像特征，实现图像的自动化恢复。
2、针对水下环境的特性，设计并优化适用于水下图像增强的算法和模型。 3、利用深度学习技术，构建能够自动学习和模拟图像退化过程的复原模型。
4、通过大量的实验验证和对比分析，评估算法和模型的性能和效果。
在研究方法上，可以采用文献调研、实验设计和数据分析等多种手段进行深入研究。通过阅读相关文献，了解现有的技术和方法，总结优缺点和发展趋势。在实验设计上，需要针对水下环境的特性，设计合理可行的实验方案，并对实验结果进行全面的分析和比较。在数据分析上，需要对实验结果进行定性和定量评估，以验证算法和模型的性能和效果。
3、水下图像增强和修复算法的应用
水下图像增强和修复算法在多个领域中得到了广泛的应用，如水下考古、水下机器人导航、水下环境监测等。例如，在水下考古中，通过增强和修复水下遗址的图像，可以帮助考古学家更准确地识别和评估遗址的价值和状态。在水下机器人导航中，通过增强和修复水下环境的图像，可以帮助机器人更准确地识别目标物体和地形特征，提高机器人的导航精度和稳定性。
1、深入研究水下环境的特性和退化机制，为算法和模型的设计提供更为准确的依据。

基于图像处理技术的水下图像增强与恢复技术研究

基于图像处理技术的水下图像增强与恢复技术研究随着科学技术的发展，人类对深海的探索渐渐加深，然而水下光环境与陆上光环境存在着天壤之别，这就导致了水下图像的清晰度相对较差，同时还存在着很多问题，例如海水的散射、水下亮度不均以及颜色变幻等。

这些问题给水下图像的观测和研究造成了很大的困难。

那么如何解决这些问题呢？基于图像处理技术的水下图像增强与恢复技术就应运而生。

一、水下图像增强技术为了提高水下图像的清晰度，我们不得不想尽办法去寻找水下图像增强技术。

比较常见的方法如下：1、色彩平衡算法水下图像的颜色非常单调以及色彩变幻比较大，这就需要采用色彩平衡算法进行处理。

该算法可以对图像的总体色彩进行调整，使图像呈现出更好的效果。

2、图像滤波算法图像滤波算法可以有效缓解海水的散射现象，使得水下图像变得更加清晰，更加容易被观察。

3、调整亮度和对比度调整亮度和对比度是水下图像增强的重要手段之一。

通过对亮度和对比度的调整，可以使得图像的整体质量得到提高。

二、水下图像恢复技术水下图像恢复技术主要是针对已有的模糊、失真图像进行恢复。

比较常见的水下图像恢复技术有：1、基于双极滤波的图像恢复算法该算法主要是通过对图像的信息进行统计和分析，然后通过双极滤波技术对图像进行恢复。

2、基于小波变换的水下图像恢复算法这种方法可以将原始图像进行小波变换，然后利用压缩感知算法去除图像信息中的噪声和干扰，最后得到更为清晰的图像。

3、基于深度学习的水下图像恢复技术基于深度学习的水下图像恢复技术是近年来发展起来的技术，它利用神经网络对水下图像进行分析，然后通过模型训练得到更高质量的水下图像。

三、图像处理技术的应用基于图像处理技术的水下图像增强与恢复技术可以应用在很多领域。

例如：1、海洋勘探海洋勘探是水下图像处理技术的重要应用之一。

通过增强和恢复水下图像，可以帮助海洋勘探人员更加精确地进行深海勘探工作。

2、水下考古水下考古难度极大，利用水下图像处理技术可以发现更多隐藏在海水中的珍贵文物和文化遗存。

基于偏振信息的水下复杂环境中灰度图像复原方法的研究

摘要相对于传统光学成像与测量技术来说，偏振成像与偏振测量技术是一种新型的光学探测技术，该技术将偏振测量与图像处理相结合，通过测量物体光波的偏振态（Stokes矢量）或目标对偏振态的调制（Mueller矩阵）信息，可以有效解决传统光学在目标探测和识别领域无法解决的问题，弥补探测效果受环境制约较大的不足，并取得高对比度的探测图像。

在本篇论文中，我们主要研究在水下复杂环境中偏振图像的复原技术，以提升图像的质量和效果。

本文第一部分从各种复杂环境对人眼和机器视觉以及目标探测和识别的影响出发，阐述了本课题的研究背景和意义；介绍了散射介质环境中图像复原方法在国内外的研究进展以及不足，简要概括了主要的两种图像复原手段，偏振差分去雾和水下圆偏振光在强散射介质中的研究。

最后总结了本文研究的主要内容。

在第二部分讨论了偏振光的分析方法以及从偏振光学的基本理论出发，介绍了光的偏振现象以及基本物理概念。

在此基础之上，分析讨论了不同结构的偏振成像系统和各种偏振参量的测量方法。

在第三部分首先讨论了传统偏振去雾的物理模型，并概述了现有的基于偏振成像的水下图像复原方法的局限性，且基于此模型搭建了水下偏振成像系统。

考虑被探测目标物体的不同偏振特性的影响，提出了一种基于水下透过率校正的偏振图像复原方法，对水下散射介质环境中物体反射光进行复原。

在第四部分讨论了在主动照明实验条件下，成像视场中光照的不均匀分布将导致在场景中粒子散射光的偏振度在全空间上的不均匀分布。

基于成像视场中光照的不均匀性提出了一种在散射环境中非均匀光场下的偏振图像复原方法，考虑并利用光场非均匀性造成的后向散射光偏振度在空间分布不均的影响，通过对背景区域后向散射光偏振度的三维拟合得到全空间内后向散射光偏振度的分布，进而通过进一步计算得到复原后的去雾图像。

在第五部分讨论了在强散射介质环境中，圆偏振光比线偏振光在散射介质中具有更好的“偏振记忆”能力。

并基于圆偏振光的这种“偏振记忆”能力，提出了一种基于圆偏振光和线偏振光联合图像复原方法，进一步提高强散射介质环境下的偏振图像复原质量。

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基于清晰度评价的水下退化图像盲复原
陈从平邹雷王健
（三峡大学机械与材料学院，湖北宜昌４３０）４０２
摘要：对水下图像信噪比低、针图像模糊的特点，开发了一种基于图像清晰度评价的水下图像盲复
第３４卷
第４期
三峡大学学报（自然科学版）
ＪｏｉａＴｈｅｒｅｉ．ＮａｕａｃｅｃｓｆＣｈｎｒｅＧｏｇｓＵｎｖ（２０１ｇ．２
２１０２年８月
（ｌｇｆＭｅｈｎｃｌ＆ＭａｅｉｌｇｎｅｉｇｈｎｒｅＧｏｇｓＵｎｖ，Ｙｉｈｎ４０２ｈｎ）ＣｏｌｅｏｃａｉａｅｔｒａＥｎｉｅｒｎ，ＣｉａＴｈｅｒｅｉ．ｃａｇ４３０，Ｃｉａ
效果和参数，得最高清晰度复原图像．验证明，算法获得了比较理想的复原效果．获实该关键词：水下图像；盲复原；带参数点扩展函数；清晰度评价
中图分类号：３１４ＴＰ９．１文献标识码：Ａ文章编号：６２９８２１）４０８－３１７－４Ｘ（０２０－０６０
ｕｅｏｄｔｒｎｈｅｔｒｃｖｒｅｕｔａｄｐｒｍｅｅｓｓｄｔｅｅｍｉｅｔｅｂｓｅｏｅｙｒｓｌｎａａｔｒ．Ｆｉａｌｎｌｙ，ｔｅｉａｅｈｔｈｖｈｉｈｓｅｉｉｏｈｇｓｔａａｅｔｅｈｇｅｔｆｔｎｍｄｎｉ
ｃａａｔｒｓｉｓｏｈｎｅｗａｅｍａｅｈａｔｃｅｓｒａｕｃｉｎＰＦ）ｗｉａａｔｒｓｓｌｃｅ．Ｔｈｎｈｒｃｅｉｔｆｔｅｕｄｒｔｒｉｇ，ｔｅｐｒｉｌｐｅｄｆｎｔｏ（Ｓｃｔｐｒｍｅｅｓｉｅｅｔｄｈｅ
ＳｎａｇｏｉｈｈｔｉａｅｂｌｎｅｔｒｔｏｎｂａｅｆｎｉｉｎｍｅｓｒｍｅｔｉａｅＢａｅｎａｙｉｈｅＯａｌｒｔｍｔａｍｇｉｄｒｓｏａｉｓｄｏｎｄｅｉｔｏａｕｅｎｓｍｄ．ｓｄｏｎａｌｓｎｇｔ
ｍｅａｓ】ｅｅｌｒｍｎｔ
随着科学技术的不断发展，下视觉成像、测水探
ＡｂｔａｔＩｉｈｆｔｅｃａａｔｒｓｉｓｔａｏｓｇａｏｓａｉ（ＮＲ）ａｄｂｕｒｎｆｕｄｒｔｒｉａｅｓｒｃｎｌｔｏｈｈｒｃｅｉｔｈｔｌｗｉｎｌｉｅｒｔＳｇｃｎｏｎｌｒｉｇｏｎｅｗａｅｍｇ，
ＵｎｅｗａｅｇａａｅｍａｅＢｌｎｄＲｅｔｒｔｏｓｄｏｆｎｔｏｅｓｒｍｅｔｄｒｔｒＤｅｒｄｔｄＩｇｉｓｏａｉｎＢａｅｎＤｅｉｉｉｎＭａｕｅｎＣｈｎＣｎｐｎＺｕＬｅＷａｇＪａｅｏｇｉｇｏｉｎｉｎ
原算法．在分析水下图像特点的基础上，选取带参数的点扩展函数，合Ｌｃ— ｉａｄｏ结ｕｙＲｃｒｓｎ算法对ｈ
图像进行复原并获得随参数变化的系列复原图像，而以最高清晰度为评价指标，进确定最优复原
ａｅｏａｎｅｒｂｔｉｄ．Ｔｈｅｅｐｅｉｎｔｏｅｔｔｔｉｔｏｄｈａｂａｎｄｃｅｒｒｒｓｔｘｒｍｅｓｐｒｖｈａｈｓｍｅｈｓｏｔｉｅｌａｅｅｕｌ．
Ｋｅｗｏｄｕｄｒｔｒｉａｅｂｉｄｒｓｏａｉｎ；ｐｒｍｅｅｅａｔｌｓｒａｕｃｉｎ（Ｓ；ｄｆｉｏｙｒｓｎｅｗａｅｍｇ；ｌｅｔｒｔｏｎａａｔｒｄｐｒｉｅｐｅｄｆｎｔｏＰＦ）ｃｅｉｔｎｎｉ
ｉａｅｈｔｃａｅｗｉｈｔｒｍｅｅｒｂｔｉｄ．Ａｎｄｔｎｔｈｇｈｓｆｎｔｏｓｅａｕａｉｎｉｅｓｍｇｓｔａｈｎｇｔｈｅｐａａｔｒａｅｏａｎｅｈｅｈｅｉｅｔｄｅｉｉｉｎａｖｌｔｏｎｄｘｉ
ｃｏｍｂｉｄｗｉｈＬｕｙＲｉｈａｄｏｎａｇｏｉｈｍｏｒｓｏｒｈｅｉｇｅｗｈｉｈｎｅｓｒｓｏｒｎｎｅｔｃ — ｃｒｓｌｒｔｔｅｔｅｔｍａｃｅｄｅｔｉｇ，ａｄａｓｒｅｅｔｅｎｅｉｓｏｆｒｓｏｒｄ