水下视频观测图像清晰化方法研究

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1、水下视频观测图像清晰化方法研究摘要深海探测与作业技术是海洋技术研究的重要领域之一。目前常用的水下观测方法主要有两种：一是基于声纳图像的远距离观测；二是基于视频成像的近距离观测。前者因为分辨率较低，主要适合于大范围内水下目标的搜索。后者的优点是图像分辨率高、且具有丰富的纹理细节和颜色信息，有利于对水下目标的识别和理解，因此视频成像技术是水下近距离观测与作业的关键技术。但是，水下视频图像存在两个问题：一是由于水下光线存在衰减和散射效应，使得水下图像对比度下降且纹理细节呈模糊状态；二是由于采用人工光源以及观测平台的运动特征，使得视频图像出现光照不均问题，如出现亮斑和暗区。这些问题不但影响了水下

2、视频观测的清晰度，还为后续的图像自动处理与识别带来了困难。为此，本文对水下视频观测图像的清晰化方法进行了研究，完成的主要工作如下：(1)基于成像模型的水下视频图像复原算法研究。根据水下成像物理模型，提出了一种基于小波变换的水下降质图像清晰化复原算法。该算法首先将RGB图像转换为YUV图像，然后根据图像的对比度，对亮度Y图像利用小波变换自适应估计介质散射光的大小，从而实现了水下降质图像对比度的增强；并在小波变换的低频子带上进行非线性亮度调节，消除水下图像的光照不均问题；最后将亮度Y图像的处理结果与颜色分量U、V合成得到清晰化的水下彩色图像。实验结果表明：提出的算法可以自适应实现水下观测图像

3、的清晰化复原处理。(2)基于光照反射模型和图像邻域特征的水下视频图像增强算法研究。针对水下图像亮度不均和对比度低的问题，根据光照反射模型和图像的邻域特征，对水下图像的增强算法进行了研究。首先，对于亮度图像Y，利用小波变换的低频子带信息估计原始图像的照射分量，并对原始光照不均匀的亮度图像进行了光照补偿处理；然后利用像素的邻域相关性实现了图像对比度的增强处理。实验结果表明：提出的算法在提高图像对比度的同时，能有效消除水下图像的亮度不均问题。(3)基于DSP的水下视频图像清晰化算法移植与优化。为满足水下DSP嵌入式处理系统的实际需求，根据TMS320DM642视频口的特点，设计了视频口驱动程序

4、；将基于VC++6．0平台开发的水下视频图像清晰化算法移植到DSP嵌入式平台，并综合运用了各种DSP优化技术，如编译选项、内联函数、循环展开等，对开发的图像清晰化算法进行了优化处理。最后，基于DSP／BIOS操作系统，对算法的实时性进行了测试，并提出了算法进一步改进的措施。关键词：水下视频图像；图像复原；图像增强；小波变换：DSPResearchofVisibilityImprovingMethodforUnderwaterObservationVideoImagesAbstractDeepseaexplorationandoperationtechnologyisoneofthekey

5、researchfieldsforoceanresearchanddevelopment．Thecommonlyusedunderwaterobservationmethodsincludeacousticsonarbasedlongdistanceobservationmethodandopticalvideobasedshortdistanceobservationmethod．TheformerCanoperateinlargervisibilityrangeatexpenseofacoarseresolution．thusmainlysuitableforunderwaterob

6、jectssearchinginalargeareaofwaters．Thelaterprovidesimageswithhighresolution．richtextureandcolorinfonnation．therebybeinginfavorofobjectrecognitionandunderstanding．Therefore．opticalvideoimagingisoneofthekeytechniquesforunderwatershortdistanceinspectionandoperation．However,underwaterimageshavetwopro

7、blems．OneiSthatunderwaterimagesexhibitpoorcontrastandblurrydetailsduetOthescatteringandattenuatione仃ectofthe1ightunderwater．Theotheristhatunderwaterimagesarewithnon．uniformillumination．suchasbrightspecksanddarkregionsi