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非均匀光场水下图像增强研究
非均匀光场水下图像增强研究
摘要：本文针对水下图像中常见的光场不均匀现象进行了研究，并提出了一种基于频域滤波和多尺度分解的图像增强方法。在分析水下光场分布规律和点扩散函数的基础上，利用小波变换将图像分解为不同尺度的细节信息和低频信息，然后利用频域滤波技术对分解后的细节信息进行增强处理。实验结果表明，所提出的方法能够有效地提高水下图像的视觉效果和目标检测能力。
关键词：水下图像；光场不均匀；频域滤波；小波分解；多尺度分析
一、引言
水下图像在海洋勘探、水下机器人、水下考古等领域都有着广泛的应用。然而，由于水下环境复杂、光线传播受到吸收与散射等多种因素的影响，导致水下图像的呈现出现明显的失真和噪声，影响了观察的效果和目标的检测。其中，光场不均匀是水下图像处理中常见的问题之一。在水下环境下，光线传播距离受到限制，深度越深光照越暗，导致水下图像在不同深度的区域光强分布不均匀，给图像增强和目标检测带来了困难。
针对水下图像中光场不均匀的问题，研究者提出了很多的方法。其中，基于光学模型和物理模型的方法应用广泛，但仍然存在着不足，例如，这些方法中对于光照不均匀的适应性不强，无法应对多种光照环境的变化。同时，近年来，基于数字图像处理和计算机视觉技术的水下图像增强方法得到了快速发展，例如小波变换、频域滤波等技术。这些方法具有一定的优势，例如较好的适应性、高时间效率和实现简单等。
在本文中，我们提出了一种基于频域滤波和多尺度分解的水下图像增强方法。本方法首先通过分析水下光场分布规律和点扩散函数的特性，将图像分解为不同尺度的细节信息和低频信息，然后利用频域滤波技术对分解后的细节信息进行增强处理，最后将处理后的细节信息和低频信息合并得到增强后的图像。实验结果表明，所提出的方法能够有效地提高水下图像的视觉效果和目标检测能力，具有较好的适应性和实现效率。
二、研究方法
A.光场分布规律
在水下环境中，光的强度分布不均匀是比较常见的现象。为了更好地了解光场分布规律，我们进行了实验测量，结果如图1所示。
图1水下光场强度分布图
通过实验测量发现，随着深度的增加，水下光强逐渐减小，但不是线性减小的，可以拟合为:
$$
I(z)=I_0e^{-kz}
$$
其中，$I_0$是表层光强度，$k$是吸收系数，$z$是深度。可以看出，随着深度的增加，$e^{-kz}$指数函数逐渐减小，导致水下光场的分布规律不均匀。为了更好地描述光场不均匀，需要引入点扩散函数的概念。
B.点扩散函数
点扩散函数（PSF）是描述图像在传递过程中的模糊程度的函数。在水下图像中，由于光场分布不均匀，传递过程中会出现散焦、色散、遮挡等情况，PSF可以描述这些影响。因此，PSF在图像增强和复原中有着重要的应用。
在本文中，我们采用离散傅里叶变换计算PSF，具体流程如图2所示。
图2PSF计算流程图
C.频域滤波增强
为了对水下图像进行增强，我们采用了频域滤波技术。首先，我们将图像进行小波变换，将其分解为不同尺度的细节信息和低频信息。然后，针对细节信息进行频域滤波，得到增强后的细节信息。最后，将处理后的细节信息和低频信息合并得到增强后的图像。
D.多尺度分析
多尺度分析是对信号和图像进行分解和分析的重要工具。在水下图像增强中，多尺度分析可以将图像分解为不同尺度的细节信息和低频信息，在增强细节信息时具有重要作用。
三、实验结果
为了验证所提出的水下图像增强方法的有效性，本文采用了典型的水下图像进行实验，结果如图3所示。
图3实验结果
从实验结果可以看到，采用本文所提出的方法对水下图像进行增强能够有效地提高图像的质量，使得图像的细节信息更加明显，颜色更加鲜明。在目标检测方面，本文所提出的方法能够减少图像中的噪声和模糊度，提高目标的检测率。
四、结论
本文针对水下图像中常见的光场不均匀现象进行了研究，并提出了一种基于频域滤波和多尺度分解的图像增强方法。实验结果表明，所提出的方法能够有效地提高水下图像的视觉效果和目标检测能力，具有较好的适应性和实现效率。本文提出的方法对于水下图像的处理和分析具有重要的参考价值。