水下光学图像复原算法研究 原文链接:http://www.51jrft.com/dzxx/dzkxyjs/570.html
接着，针对经典的图像还原算法虽然在运算速度上比较快，但是不具备广泛的适用性的缺点上，进一步探索了基于退化模型的水下图像复原方法。在对图像退化过程深入分析的基础上，分别探索了三种退化模型：基于模板假设的水下图像复原、基于离焦模糊的水下图像复原和基于湍流干扰的水下图像复原。对这三种方法的复原结果进行分析对比发现图像复原后在对比度上有明显改善，但是其噪声去除效果还有待提高。
最后，研究了基于小波变换的水下光学图像复原算法，结合小波系数的特点，提出了一种基于退化模型的小波域水下光学图像复原算法。实验结果表明，算法在有效去除噪声的同时，显著提高了图像对比度，得到的复原图像边缘细节较为清晰。
关键词：水下光学图像复原；退化函数；模板假设；离焦模糊；湍流干扰；Wiener滤波，Lucy滤波，小波
2.2.1 图像退化概述
图像在获取（数字化过程）、信道传输、储存和处理过程中，不可避免的伴随着畸变、模糊、失真或混入噪声，使得最终得到的图像降质，这种现象称为图像退化。图像复原的关键在于建立适当的图像退化模型，该退化模型应当能反映图像退化的原因，真实的描述图像退化的整个过程。
造成图像（主要是数字图像）退化的原因众多，典型的原因有：光学系统的像差、光学成像系统的衍射、成像系统的非线性畸变、带宽有限造成图像信息丢失；太阳辐射、大气湍流、云层遮挡等噪声污染造成的遥感图像失真[26]；由于成像器件拍摄状态引起的图像几何失真；成像传感器与被拍摄物体间的相对运动，造成图像的运动模糊；灰度失真，光学系统或成像传感器本身特性不均匀，造成同亮度情况下不同景物成像灰度不同；辐射失真，由于场景能量传输通道中的介质特性如大气湍流效应、大气成分变化引起图像失真；图像在成像、采样、量化和处理过程中引入了噪声等。针对不同的退化原因，引入不同的数学方法进行拟合，采用不同的退化模型、处理技术和评价方式，选择最为合适的恢复方法，但图像复原的基本思路都遵循先由分析图像退化机理入手用数学模型描述图像退化过程，在知晓退化模型的基础上对该过程进行逆处理，尽可能恢复出原图像。
2.2.2点扩散函数PSF
建立图像退化模型的关键是确定点扩散函数PSF[27]。点扩散函数从根本上描述了图像的降质过程。一个非常小的点光源，若成像系统的光学性能非常好，则成像仍为一个点，但若点光源的成像是一个斑块，且轻度是距中心距离的函数，呈现出如下图的近似分布，则称此为点扩散函数。
点扩散函数描述了图像系统对点源或点目标的响应情况，一般用表示。本文运用的点扩散函数模型为高斯模型。
设场景辐射能量在物平面上的分布用表示，通过成像系统后在像平面上得到的图像为，如果有加性噪声，则实际所得退化图像可用下列模型表示：
第一章 绪 论 1
1.1 课题研究的背景和意义 1
1.2 水下图像复原技术 3
1.3 水下图像复原技术国内外研究现状 4
1.4 本文研究内容及章节安排 5
第二章 水下光学图像复退化模型 6
2.1 水下图像处理概述 6
2.1.1图像信号的数字化 6
2.1.2水下图像的数字化存储 7
2.2水下图像退化数字模型 8
2.2.1 图像退化概述 8
2.2.2点扩散函数PSF 8
2.2.3离散数字图像的退化模型 10
2.3水的光学特性及其对光在水下传输的影响 12
2.3.1光在水中的传输特性 12
2.3.2光在水中的散射特性 13
2.3.3散射对水下成像的影响 13
2.3.4水的吸收对光的选择性吸收 15
2.4水下图像噪声模型 15
2.5水下图像复原评价指标 17
2.5.1图像复原概述： 17
2.5.2图像质量评价方法 18
第三章 经典复原算法及其在水下光学图像复原中的应用 20
3.1傅立叶变换 20
3.2几种经典的复原算法及其对水下图像复原对比 21
3.2.1逆滤波 21
3.2.2维纳滤波 23
3.2.3 Lucy-Richardson滤波 24
第四章 基于退化模型的水下光学图像复原研究 28
4.1 退化函数的获取 28
4.2 基于模板假设的水下图像复原 30
4.2.1 退化函数与程序实现 30
4.2.2 实验结果分析 31
4.2.3 结论 33
4.3 基于离焦模糊的水下图像复原 34
4.3.1退化函数与程序实现 34
4.3.2实验结果分析 36
4.3.3结论 38
4.4 基于湍流模型的水下图像复原 39
4.4.1退化函数与程序实现 39
4.4.2验结果与分析 39
4.4.3结论 41
4.4水下复原对比 41
4.5 结论 43
第五章 基于小波变换的水下光学图像复原研究 45
5.1 小波变换简介 45
5.2 小波用于水下图像还原 45
5.3 水下光学图像还原常用的小波基 46
5.3.1 dbN小波系 46
5.3.2 Haar小波系 47
5.4 小波分析在图像增强应用中的基本思想与实现 47
第六章 总结与展望 51
6.1总结 52
6.2研究中工作与展望 52
参考文献 54
致 谢 56
附 录（外文文献翻译） 57
英文原文 58
英文翻译 67
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