基于点扩散函数模型的激光水下图像重建

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1、基于点扩散函数模型的激光水下图像重建谌雨章　杨悦　谭海燕(湖北大学计算机与信息工程学院，湖北武汉430062)【摘要】在激光照明条件下，如何提高水下图像的能见度问题一直是大家研究的热点。去噪和复原有助于提高成像图像的成像质量，但是，图像的分辨率仍然受到限制。图像超分辨率重建技术可以超越硬件限制而提高成像图像的分辨率，其中凸集投影法能灵活的结合先验知识，所以得到广泛的应用。先验知识如点扩散函数的精确程度能够提高重建方法的准确性。因此，本文将几种经典的点扩散函数模型，包括一个简化了的基于光线传播的点扩散模型

2、，结合到凸集投影重建方法中，运用于一个半导体激光水下成像系统。根据实验结果，我们能得出结论：基于点扩散函数的超分辨率重建方法，能够有效地提高水下激光成像中图像重建的质量。.jyqk是log（PSF）/log（θ）的斜率，它的取值在0.4到2之间，PSF模型的范围在4到100mrad之间。基于小角度近似，TF)的形式：于多种水下成像系统，并被广泛用于图像复原中[11]。1.2基于光束传输的点扩散函数模型光学系统的响应是基于光线传输，因此PSF也可以用基于光线传播的计算方法来模拟。水下的光线传播可以描述为一

3、个线性传输系统。到达成像平面的光线由水中探测目标的直接反射光线，前向散射光线以及后向散射光线组成。此传递过程可表达为：Etotal=Ed+Efs+Ebs（５）其中Etotal表示总光线，Ed,Efs和Ebs分别代表直接反射光线，前向散射光线以及后向散射光线。传感器接收的目标反射的直接光，会随着水体介质的作用，随距离呈指数衰减:Ed=Eobjectexp（-cl）（６）其中Eobject是目标反射面上的光能，它可以由激光功率公式Eobject=Pexp（-cl）导出，c代表衰减系数，l代表传感器到目标的距

4、离。1.4图像评估为了评估水下激光成像图像的重建效果，需要选择特定的图像质量评价标准。由于水下图像不存在理想或可参考的标准图像，所以，传统的评价标准如均方误差和信噪比等评价标准不能选用。本文实验中选择客观的图像的质量评价指标作为评估标准，如信息容量(Cinfo)。信息容量被定义为[12]：其中p（i，j，d，θ）代表了像素之间的相关性，i及j代表像素点坐标，d表示成像距离，θ指像素关联方向。由该表达式可以看出，Cinfo的值越大，图像质量越好。2实验结果与讨论实验数据是通过一个水下激光成像系统获得,80

5、8nm半导体激光器作为光源，探测器为高分辨率的CMOS图像传感器。图1是成像系统的框图。实验环境是在无光照的实验室水体环境下，目标距离激光源和图像传感器5米。拍摄到的样本图像如图2所示(原始图像3720×3576像素，有用域700×375像素)。将样本图像进行凸集投影法重建，分别基于DuntleyVoss的模型、.andZhanginX.andeasurementInstruments2009(ICEMI09).16-19August2009,Beijing,China.4,pp.441-444.［责任

6、编辑：曹明明］