水下图像增强与复原技术研究(汇报总结)
水下图像的处理与分析技术研究
水下图像的处理与分析技术研究随着科技的不断发展，水下探测技术的应用也越来越广泛。
在海洋探测、自然资源开发、人工修建工程等领域，水下图像处理和分析技术的应用越来越重要。
本文旨在探讨水下图像处理和分析技术的研究现状和发展趋势。
一、水下图像处理技术的研究现状水下图像拍摄与处理是水下探测的重要领域，因其数据量大、质量复杂、噪声多等特点，使得这个过程变得异常困难。
目前，水下图像处理技术主要分为以下几类：1. 水下图像特征提取水下图像处理的第一步是对图像特征进行提取。
该过程包括图像增强、去除噪声、边缘检测和目标分割等。
这些处理技术能够有效地增强图像的对比度和清晰度，提高图像质量，方便后续的图像分析和处理。
2. 水下图像恢复水下图像在传输和存储中常常受到光线衰减、散射、吸收、色散等干扰，导致图像质量下降。
水下图像恢复技术就是利用数学方法和算法，对受到影响的图像进行补偿和重构，提高图像质量和信息量。
在实际应用中，常常需要将不同场景、不同深度的水下图像进行配准，以便构建三维水下模型，或者进行拍摄效果对比。
水下图像配准技术就是对不同水下场景的图像进行处理，使得它们的位置和角度对齐。
二、水下图像分析技术的研究现状水下图像处理之后，常常需要对图像进行分析和识别。
近年来，随着深度学习技术的发展，水下图像分析技术也有了很大的进展和发展，主要包括以下几个方面：1. 水下目标检测水下目标检测是指对于水下图像中的目标（如植物、动物、建筑等）进行自动检测和识别。
该技术主要利用卷积神经网络（CNN）和目标检测算法（如YOLO、SSD、Faster R-CNN等），实现对水下目标的高精度识别。
2. 水下图像特征描述水下图像特征描述是指对水下图像中的特征（如纹理、形状、颜色等）进行提取和描述。
该技术主要利用局部特征描述符（如SIFT、SURF、ORB等）和深度学习模型（如Inception、ResNet 等），实现对水下图像特征的自动描述和提取。
水下图像处理算法研究
水下图像处理算法研究一、绪论水下图像处理算法研究是近年来计算机视觉领域的热点之一。
水下图像处理具有相对特殊性，与陆地图像不同，水下环境中光线传播远远比陆地复杂，导致拍摄的水下图像通常存在噪声、模糊、颜色失真等问题。
而对这些问题的处理需要特殊的算法和技术。
二、水下图像的处理方法2.1亮度调整由于海洋中的光照强度、水的透明度、距离等影响因素，水下图像往往受到亮度的影响，使得图像整体变暗。
亮度调整是水下图像预处理中一个很重要的环节。
主要采用直方图均衡化和灰度自适应修正技术实现。
2.2颜色纠正水下图像颜色平衡的失调主要是由于水质、光照、深度等因素的影响，在水下环境中，颜色的变化较多，很难实现颜色的展示。
针对这个问题，主要采用三通道颜色平衡方法和颜色均衡化技术来实现颜色校正。
三、水下图像特征提取3.1纹理特征提取水下环境中图像纹理较为复杂，采用灰度寻找纹理特征，增强水下图像的清晰度和对比度，为其他水下图像恢复算法提供基础信息。
3.2形状特征提取图像物体在形状上的特征是非常重要的，通过形状特征提取，可以精确识别物体的形态，为图像识别分类提供依据。
目前采用Marr-Hildreth算子来进行形状特征提取。
四、水下图像去噪处理噪声是水下图像处理的一个重点，水下图像中噪声主要来自于水下环境自身、相机成像和采集方式等导致的噪声，噪声去除可以通过多种滤波器、小波变换等技术实现，主要体现在时域、频域、小波域等方式中。
五、水下图像增强处理图像增强处理是水下图像处理中重要的一步，主要利用图像处理的一系列技术、算法和方法，对低质量的水下图像进行增强。
主要方法包括：拉普拉斯增强、双边滤波增强、小波变换增强等。
六、水下图像重建算法本质上来讲，水下图像重建算法主要是针对低质量的水下图像进行修复和增强，发展了很多水下图像还原算法，包括插值算法、基于光传输模型的退化补偿算法、基于先验模型的降噪和偏差校正算法，在一定程度上对水下图像运动物体的检测和跟踪具有重要意义。
水下图像增强与复原技术研究(汇报总结)
结果与目标
结果与目标
结果与目标
原图
Ancuti方法
Bazeille 方法
自动红通道方法
N.Carlevaris方法
本ti方法
Bazeille 方法
自动红通道方法
N.Carlevaris方法
本文方法
结果与目标
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Ancuti方法
Bazeille 方法
自动红通道方法
N.Carlevaris方法
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结果与目标
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自动红通道方法
N.Carlevaris方法
本文方法
感谢语
THANKS!
恳请各位老师批评指正！
研究内容
结合深度学习的水下图像增强算法研究
结合深度学习的水下图像增强算法研究结合深度学习的水下图像增强算法研究摘要：随着水下影像采集设备的不断进步，水下图像的质量也得到了一定程度的提高。
然而，由于水下光照条件的限制以及水下环境中的散射、吸收等因素，水下图像依然存在很大的模糊、低对比度等问题。
针对这些问题，结合深度学习的水下图像增强算法应运而生。
本文将重点讨论深度学习在水下图像增强领域中的应用，并介绍了一种基于深度学习的水下图像增强算法。
1. 引言水下图像增强是研究者长期以来关注的一个热门研究领域。
由于水下光照条件的限制和水下环境中物质的散射、吸收等因素，水下图像往往具有低对比度、模糊、色彩失真等问题，造成其实际应用受限。
为了解决这些问题，研究者们提出了各种图像增强算法。
然而，传统的水下图像增强算法对于图像细节的保留和重建能力有限。
近年来，深度学习技术的发展为水下图像增强问题带来了新的解决方案。
2. 深度学习在水下图像增强中的应用深度学习在水下图像增强中主要应用于两个方面：图像去噪和图像增强。
对于图像去噪任务，研究者们已经提出了一系列基于深度学习的方法，包括基于卷积神经网络（CNN）的方法，基于生成对抗网络（GAN）的方法等。
这些方法通过学习大量的水下图像数据，能够更好地去除图像中的噪声，提高图像质量。
对于图像增强任务，研究者们通常采用自编码器或者去雾网络等深度学习模型，通过学习图像的特征表示和重建，实现对水下图像的增强。
3. 基于深度学习的水下图像增强算法基于深度学习的水下图像增强算法通常包括以下几个步骤：数据准备、模型构建、模型训练和图像增强。
首先，研究者们收集水下图像数据，并对数据进行预处理，包括图像去噪和颜色校正等。
然后，研究者们构建深度学习模型，通常采用CNN、GAN或者自编码器等网络结构。
接着，利用收集到的水下图像数据对模型进行训练，通过迭代优化模型参数，使其能够更好地学习图像的特征表示和增强规律。
最后，对于新的水下图像，在经过预处理后，利用已经训练好的模型进行图像增强，从而获得更好的图像质量。
水下光学图像增强与复原方法及应用
水下光学图像增强与复原方法及应用引言水下光学图像是指在水下环境中拍摄的图像，水下光学图像由于受到水的吸收、散射、折射等多种因素的影响，常常使图像失真、暗淡、模糊、有噪声等问题，使得图像无法满足实际应用需求。
因此，如何增强和复原水下光学图像一直是水下机器视觉领域研究的重要内容之一。
本文将介绍水下光学图像增强与复原的方法及应用。
水下光学图像增强方法1. 基于直方图均衡化的增强方法直方图均衡化是一种简单有效的图像增强方法，其原理是对图像的像素值进行整体变换，使得像素值的分布更加均匀。
对于水下图像，直方图均衡化可以通过以下步骤实现：1. 将图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间，获取图像的亮度分量。
2. 对亮度分量进行直方图均衡化，从而增强图像的对比度和亮度。
3. 将增强后的亮度分量与原图像的饱和度和色调分量合并，得到增强后的图像。
2. 基于局部对比度增强的方法局部对比度增强是一种基于图像局部特征进行增强的方法。
具体应用于水下图像时，可以通过以下步骤实现：1. 对图像进行多尺度分解，将图像分解为多个不同尺度的子图像。
2. 对每个子图像内部进行对比度增强处理，使其更加清晰。
3. 将增强后的子图像进行合并，得到增强后的图像。
水下光学图像复原方法1. 基于退化模型的复原方法水下图像常常受到水的吸收、散射、折射等多种因素的影响而产生失真，这使得恢复原始图像变得非常困难。
因此，使用退化模型来描述失真过程，并对其进行复原是一种非常有效的方法。
该方法可以通过以下步骤实现：1. 构建水下光学图像的退化模型，描述失真过程。
2. 对失真图像进行去模糊处理，恢复图像的模糊部分。
3. 对去模糊后的图像进行去噪处理，恢复图像的噪声部分。
2. 基于双重模型的复原方法双重模型是指用两个模型来描述图像中的结构和纹理信息。
这种方法可以在充分考虑图像边缘信息的基础上，对图像进行复原。
该方法可以通过以下步骤实现：1. 构建双重模型，包括结构信息模型和纹理信息模型。
水下成像与图像增强及相关应用研究中期报告
水下成像与图像增强及相关应用研究中期报告一、研究背景与意义：水下成像技术是一种重要的技术手段，随着人类活动范围不断扩大，水下成像技术越来越受到关注。
但是水下环境的特殊性质，如水下光学杂波、水下散射和吸收等问题，导致水下图像质量较差，难以满足实际需求。
因此，如何提高水下图像质量和对水下环境的理解，一直是水下成像技术研究的热点和难点。
图像增强技术是一种重要的数字图像处理技术，可以提高图像的视觉效果，使得图像更加清晰、有用。
因此，图像增强技术在水下成像领域中的应用具有较大的潜力。
二、研究内容和方法：本研究主要是从水下成像图像获取、图像增强方法及水下成像应用三个方面入手，主要研究内容如下：1.水下成像图像获取部分利用水下相机和声呐探测仪获取水下图像数据。
通过分析水下图像数据的特点，抽取图像质量评价指标，为后续的图像增强提供数据基础。
2.图像增强方法部分针对水下图像中经常出现的“雾化效应”、“散射效应”和“光线衰减效应”等影响因素，本研究采用的图像增强方法主要包括以下几个方面：（1）去雾算法：针对水下图像中的“雾化效应”，采用现有的图像去雾算法，例如基于暗通道先验、双边滤波等算法。
（2）散射去除算法：针对水下图像中的“散射效应”，采用现有的散射去除算法，例如基于 Retinex 算法、霍夫曼分解等算法。
（3）光线衰减补偿算法：针对水下图像中的“光线衰减效应”，采用现有的光线衰减补偿算法，例如对数光传输模型、直方图均衡化等算法。
3.水下成像应用部分研究将所采集的水下图像数据，通过图像增强后，分别用于水下物体辨认、水下目标检测等方面的应用，对所采用的图像增强算法进行性能评估和分析。
三、研究意义和预期成果：该研究旨在针对水下图像存在的问题，提出一种有效的图像增强方法，以提高水下图像的质量和效果，并在应用层面上进行相关研究，取得如下预期成果：（1）建立一种针对水下成像图像增强的技术方法，使得水下成像图像可以更加真实地反映水下环境。
水下图像处理技术研究
水下图像处理技术研究随着科技的不断发展，水下图像处理技术已经成为了一个热门的研究领域。
这项技术对于海洋资源的开发和海洋科学的研究都具有重要的意义。
但是，水下图像处理技术也面临着一系列的挑战，如光线衰减、背景干扰等。
本文将着重探讨当前水下图像处理技术的研究进展及其未来的发展方向。
一、水下图像的特点与挑战水下图像与地面图像相比，有着较强的光线衰减、色彩失真和背景干扰等特点，这些特点为水下图像的拍摄、处理和分析带来了一系列的挑战。
在处理水下图像时，我们需要解决以下几个问题：1.光线衰减：水下光线能量衰减快，因此图像质量明显降低。
2.色彩失真：水下散射和吸收作用导致红色和黄色光被过滤掉，导致图像色彩失真。
3.背景干扰：水下环境的特殊性质会导致图像中存在大量的背景干扰，如浮游生物、海底植物等。
二、水下图像处理技术的研究进展1.常见的水下图像增强方法在处理水下图像时，我们通常采用以下几种增强方法：（1）白平衡校准：通过调整图像色彩的平衡度，使其在不同深度下看起来更加真实。
（2）图像去噪：采用滤波器等方法，去除图像中的椒盐噪声和高斯噪声等。
（3）图像增强：基于统计学和灰度梯度的方法可以增强图像的可分辨度和对比度。
2.水下目标检测水下目标检测一直是水下图像处理研究的一个难点。
目前，国内外学者主要采用以下方法进行水下目标检测：（1）基于颜色直方图的目标检测：通过提取物体在色彩空间上的特征，进行物体检测。
（2）基于纹理的目标检测：通过将纹理分析引入特征提取中，提高图像的可分辨度和对比度。
（3）基于深度学习的目标检测：近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的目标检测方法也得到了广泛应用。
三、水下图像处理技术的未来发展方向1.多模态信息处理为了解决目标检测和识别的问题，我们需要处理多种模态（如图像、声纳、激光等）的信息。
在未来的研究中，我们需要更加深入地研究多模态信息的处理方法，并探索定位和跟踪水下目标的新技术。
基于深度学习的水下图像增强算法研究
基于深度学习的水下图像增强算法研究基于深度学习的水下图像增强算法研究摘要：水下环境的特殊性给水下图像的获取和处理带来了很大的挑战。
水下图像通常会受到光照衰减、散射、噪声和失真等影响，导致图像质量下降，难以满足人类的观察和图像处理需求。
本文侧重于水下图像增强算法的研究，利用深度学习方法来提高水下图像的质量和可视性。
通过对比不同算法的实验结果，验证深度学习方法在水下图像增强中的有效性和可行性。
1. 引言水下环境的一些特殊因素，如光线的衰减和散射，波浪的折射和干扰等，对水下图像的质量造成了很大的影响。
这些因素导致水下图像在对比度、清晰度和色彩方面都存在问题，难以直观地表达和处理。
因此，研究水下图像增强算法具有很大的实用价值和研究意义。
2. 水下图像的特点水下图像的特点主要包括光照衰减、颜色失真和散射。
在水下环境中，光线随着深度的增加而衰减，使得图像在亮度和对比度方面变得模糊。
此外，水下环境中的颜色也会发生变化，常见的是蓝色偏移现象。
同时，光线的散射会导致图像中的噪声和模糊，使得水下图像难以辨认和分析。
3. 水下图像增强算法为了提高水下图像的质量和可视性，研究者们提出了各种水下图像增强算法。
传统的方法包括直方图均衡化、滤波器和调整色彩平衡等。
然而，这些方法往往不能满足人们对水下图像处理的需求。
基于深度学习的水下图像增强算法是当前的研究热点，通过训练深度神经网络来学习水下图像的特征和模式，进而提高图像质量。
4. 基于深度学习的水下图像增强算法研究利用深度学习方法提高水下图像的质量和可视性是一种高效和有效的方式。
基于深度学习的水下图像增强算法主要包括卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）。
CNN通过多层卷积和池化操作来提取图像的特征，将输入的低质量水下图像转化为高质量图像。
GAN通过生成器和判别器的对抗训练来生成真实且具有高质量的水下图像。
这些算法在水下图像增强领域取得了显著的成果。
5. 实验结果和分析通过在水下图像数据库上进行实验，比较了不同算法在提升图像质量方面的效果。
水下影像处理技术及其应用研究
水下影像处理技术及其应用研究随着科技的不断发展，水下影像处理技术已经被广泛应用于海洋、湖泊、河流等水体环境中。
在水下拍摄过程中，由于光线的反射与折射、水下环境的湍流等原因，水下影像往往呈现出模糊、失真等问题，导致难以观察和分析。
因此，水下影像处理技术的研究变得前所未有的重要。
本文将从水下影像处理技术的基础理论、算法应用及研究现状等方面进行探讨。
一、水下影像处理技术的基础理论在进行水下影像处理之前，需要首先了解水下图像的成像原理。
水下成像受到水中的光学性质影响，如水的透明度、光线的折射和反射等，因此形象的色彩和清晰度都受到影响。
为了将水下影像恢复到真实的效果，理论上需要综合了解水的光学性质等知识，但在具体实际应用中，要依靠水下影像处理技术才能实现。
常见的水下影像处理技术有：增强技术、分割技术、图像复原等。
其中增强技术是一种用于提高水下图像清晰度的通用方法，通过增强图像的对比度和亮度等参数来提高图像质量。
分割技术则是采用算法在水下图像中分离目标和背景，使目标更加清晰。
而图像复原技术则是一种用于缩小水下图像失真和模糊的技术，通过恢复出水下图像的细节和轮廓使图像更加清晰。
二、水下影像处理技术的算法应用在实际应用中，水下影像处理技术的算法应用非常广泛。
下面我们来了解几种常见的算法应用：1. 线性滤波：线性滤波是一种常用的水下影像处理算法，通过将水下图像中存在的高斯噪声、椒盐噪声等进行去除，使图像更加清晰。
在实际应用中，线性滤波可根据噪声类型和噪声强度进行参数选择，以提高滤波效果。
2. 直方图变换：直方图变换是一种用于调整水下图像亮度对比度的算法，可以自动对图像的亮度和对比度进行调整，提高图像的清晰度和品质。
通过直方图变换算法，还可以提高水下图像颜色还原度。
3. Shi-Tomasi角点检测：Shi-Tomasi角点检测是一种用于提取水下图像中关键点的算法，可以检测出图像中的角点、拐角等关键点，以帮助人们分析水下环境和机器人探测等工作。
水下图像处理与分析技术研究
水下图像处理与分析技术研究近年来，水下图像处理与分析技术在水下勘探、海洋生物学、海洋资源开发和保护等领域发挥着重要作用。
水下图像处理与分析技术的发展，为解决深海勘探和海洋环境监测等问题提供了有效的方法和手段。
本文将重点探讨水下图像处理与分析技术的研究现状和未来发展方向。
水下图像是在复杂的水下环境中获取的图像，其清晰度、对比度和色彩饱和度较低，同时还容易受到水下散射和吸收的影响。
因此，水下图像处理是一项具有挑战性的任务。
在水下图像处理过程中，主要包括预处理、增强、噪声去除和目标检测等几个关键步骤。
首先，预处理是指对水下图像进行基本处理，以提升图像质量。
其中包括去除散射和吸收引起的图像模糊、增加图像的对比度和饱和度，并且校正图像的颜色失真。
常用的预处理方法包括多尺度变换、直方图均衡化和颜色模型转换等。
其次，增强是通过改善图像的视觉效果来提高水下图像的质量。
常用的增强技术包括直方图均衡化、对比度增强和非线性滤波等。
这些方法可以使图像更加清晰，突出目标的细节信息。
噪声去除是水下图像处理中的另一个重要步骤。
水下图像由于散射和吸收作用，易受到噪声干扰。
常见的噪声包括高斯噪声、椒盐噪声和斑点噪声等。
为了准确提取图像信息，需要采用适当的噪声去除方法，如中值滤波、小波去噪和自适应滤波等。
最后，目标检测是水下图像处理与分析的关键环节。
在水下环境中，由于水体的吸收和散射作用，图像中的目标会失去细节信息，难以区分。
因此，需要采用先进的目标检测算法，如基于特征提取的方法、模型驱动的方法和深度学习方法等。
这些方法可以有效地提高目标检测的准确性和效率。
未来水下图像处理与分析技术的发展方向主要有以下几个方面。
首先，随着深海勘探和海洋资源开发的需求，水下图像处理技术需要更高的清晰度和分辨率。
因此，需要进一步研究超分辨率重建方法，以提高水下图像的质量。
其次，水下图像的目标检测任务仍然存在一定的挑战。
未来的研究方向包括改进特征提取算法、优化模型驱动算法和提升深度学习算法的性能。
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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，
如果红色通道在三通道中所占比例既不是最小的也不是最大的，
主要研究内容
如果红色通道在三通道中是最大的
这一方法能够避免传统直方图均衡化方法中红色通道过校正的问题出现。
研究内容
分数阶微分运算对信号 的高频部分具有增强作 用，并且随着分数阶微 分阶次和频率的增加， 增强的幅度呈非线性急 速增长。同时分数阶微 分对信号的低频部分进 行了一定程度的非线性 的保留。因此，分数阶 微分对图像边缘和纹理 有一定的增强和保留作 用
结果与目标
结果与目标
结果与目标
原图
Ancuti方法
Bazeille 方法
自动红通道方法
N.Carlevaris方法
本文方法
结果与目标
原图
Ancuti方法
Bazeille 方法
自动红通道方法
N.Cቤተ መጻሕፍቲ ባይዱrlevaris方法
本文方法
结果与目标
原图
Ancuti方法
Bazeille 方法
自动红通道方法
N.Carlevaris方法
本文方法
结果与目标
原图
Ancuti方法
Bazeille 方法
自动红通道方法
N.Carlevaris方法
本文方法
结果与目标
原图
Ancuti方法
Bazeille 方法
自动红通道方法
N.Carlevaris方法
本文方法
感谢语
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研究内容
从不同的应用角度去分析问题可以得到不同的分数阶微分 的定义，所以迄今为止，分数阶微分仍然没有统一的时域定 义表达式。在众多的定义表达式中，主要有三种经典的分数 阶微分定义，包括 G-L，R-L,Capotu定义。
分数阶微分定义G-L在数值实现时可以转换为卷积运算形 式，因此非常适合在图像信号处理中的应用。
研究内容
研究内容
研究内容
研究内容
研究内容 I(x)=J(x)×t(x)+A×(1-t(x))
我们认为在局部小区域内，相同物体的透射率相同,即在以像素点x为中心，半径 为r的小窗口区域内，在水下降质图像与非降质图像之间是一个局部线性模型， 透射率t(x)为一个固定值。
水下降质图像与非降质图像具有相同的梯度变化，所以基于这个模型对 图像有边缘保持的特性。
主要研究内容
第一步：进行像素灰度数统计，得到每个灰度级的像素点的数量。 第二步：计算灰度分布密度，用各灰度级的像素点数量除以总的像素
点数量，取值在（0,1）区间的灰度分布密度，取出各通道中有效的最大灰 度值
第三步：计算累计直方图分布，分别得到三个颜色通道和灰度图像的累 计直方图分布，即每个灰度值的累计概率密度。
研究内容
对于线性系数 ad ,bd 的判定，我们由输入图像P来限制。我们假设非
降质图像J是输入图像P减去一些不需要的成分的结果（例如噪声或结 构），用n表示。
即J=P-n 我们用线性回归模型来求出系数，即希望拟合函数的输出值与输入值 之间的差距最小，也就是让下式最小。
通过最小二乘法，我们可以得到：
主要研究内容
增
水 下
各通道进行分数阶微分处理
强 复
降 质
引导滤波
原 水
图 像
根据直方图选取直方 图均衡化区间，计算
均衡化灰度映射值
根据各通道颜色值特点 进行有选择性的均衡化
下 图 像
主要研究内容
水下成像模型
I(x)=J(x)×t(x)+A×(1-t(x))
e t(x) d(x)
主要研究内容 直方图均衡化校正色偏
研究内容
构造分数阶掩膜算子
分数阶微分理论应用到数字图像中的关键是增加一个自由度，即阶
次 v(0 v 1) 通过适当调节 v 的大小可以构造相应的掩膜算子，
从而得到较好的图像增强效果。
假设二维图像信号I（x, y）对于X轴，Y轴方向的分数阶微分在一定 的条件下是可分离的，这样可以利用分数阶微分算子分别对数字 图像的八个方向进行滤波处理，然后将得到的中间结果通过相关 规则结合。