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水下图像处理技术散射可看成三种物理现象的结果:(1)经过粒子的作用,光偏离直线传播(2)光透入粒子发生一次或多次的反射(折射)(3)光在粒子表面反射水中吸收及散射比空气中要强。想象在水中离一个点光源一定距离处用照相机拍它的象,若无散射,将得到一个亮点即δ函数,它是原点光源的象;由于实际上有散射,点源的象模糊了,除中心亮点外,还有向四周扩散渐弱的光晕,此模糊象即为PSF。可见,PSF是水体的脉冲响应。图像的增强图像增强的目的:(1)改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度(定性)(2)有利于计算机的处理(定量)。如:锐化有利于图像边缘检测图像增强的方法:灰度变换直方图修整图像平滑图像锐化彩色技术等水下图像传输示意图水下目标成像机制成像系统接收到的信号由如下三部分构成:(a)被水下目标反射的光,没有被水体散射的光信号(Ed);(b)被水下目标反射的光,被水体小角度散射的光信号(Efs);(c)没有被水下目标反射,而进入接收器的光信号(Ebs)。bsfsdtEEEE其中,Ed只包含水下目标的信息。Efs包含了部分水下目标的信息。Ebs为背景噪声.图像变质模型线性系统模型。假定f(u,v)和g(x,y)分别代表真实景物和变质图像的二维函数。根据线性系统的特点,图像变质模型用如下函数表示:h(x,y,u,v)F(u,v)n(x,y)g(x,y)dudvvuyxhvufyxg),,,(),(),(如果此系统为线性空不变系统,那么,上式可写为:),(),(),(),(),(yxhyxfdudvvyuxhvufyxg如果系统有噪声干扰,则:),(),(),(),(yxnyxhyxfyxg图像恢复方法1、逆滤波方法如果噪声可忽略,则:),(),(),(yxhyxfyxg进行Fourier变换:),(),(),(FHG或:),(/),(),(HGF在实际应用逆滤波恢复时存在如下问题:(1)H存在零点时,上式无法应用;(2)系统或多或少存在一些噪声,这时,(1)),(),(),(),(NFHG),(/),(),(/),(),(HNHGF2、维纳滤波根据维纳滤波的准则,要使滤波前后图像与的均方误差为最小,即应使:可以导出经典的维纳滤波器传递函数:恢复的图像谱为:min|),(),(|2dxdyyxfyxffnSSvuHvuHvuW2|),(|),(),(fnSSvuHvuHvuGvuWvuGvuF2|),(|),(),(),(),(),(分别为噪声与原图像的功率谱,H*(u,v)为H(u,v)的共轭矩阵fSnS(1)克服了逆滤波的零点问题。当H(u,v)=0时,由于的存在,不会出现病态问题。(2)如果系统中不存在噪声,即,因此有:就变成了逆滤波。这就是说,当信噪比很高时,维纳滤波接近逆滤波。(3)当信噪比较小时,即逆滤波表现不敏感。这就是说,维纳滤波可避免对噪声的放大作用。在使用维纳滤波法时,H(u,v)由点扩展函数确定,fSnS/0),(vuPn),(/),(),(vuHvuGvuF),(),(vuSvuSfn关于模糊图像的恢复算法研究已有几十年,但处理水下模糊图像的实际应用很少。目前有较多实际应用的是X射线成像图像及卫星、航空、遥感等所得图片的恢复,人们对X射线照片的噪声特点、大气扰动对图像的退化作用等都有比较成熟的认识。而对于水下图像,长距离、多次散射的光传输尚无系统的定量结果,不同环境条件下、不同水体的扩展函数的扰动机制、噪声模型几乎没有研究。水下图像处理利用测得的海水的PSF,通过褪卷积则可以对原始图像未知的模糊图像进行恢复,达到消模糊的目的。(i)测量原理在无散射和吸收的理想海水中,离点光源即δ函数一定距离处得到的像将也是一个亮点;由于海水的散射作用,实际上得到的像除中心亮点外,还有向四周扩散渐弱的光晕,即由于水体的作用,点源的像模糊了,此模糊象即水体的PSF。此过程可表示为:PSF=δ(x,y)*PSF因此,根据水中光或图象传输的概念,测量点源经过水体后的光分布,则直接得到PSF。但是点光源在实际中很难得到,这一方法不具备实用性。若能得到某已知图象f0(x,y)经水体传输的模糊象g0(x,y),从式进行褪卷积运算,则可以计算得到水体点扩展函数.(2)水体点扩展函数的测量(ii)测量系统原图10cm水体传输后的模糊图20cm水体传输后的模糊图30cm水体传输后的模糊图条纹模板直接逆滤波恢复图像条纹模板Wiener滤波恢复图象
本文标题:09-水下图像处理技术
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