面向水下环境的图像对比度增强算法研究

面向水下三维成像的相机标定方法研究相机标定是指确定相机内部和外部参数的过程，对于水下三维成像而言，相机标定是非常重要且具有挑战性的一项工作。

由于水下光照条件的复杂性，水质的不均匀性以及水下物体的特殊性，传统的相机标定方法在水下应用上存在一定的局限性。

针对水下相机的特殊性，需要研究新的相机标定方法，以提高水下成像的精度和稳定性。

一、水下相机标定的意义和挑战在水下三维成像领域，相机是获取水下物体信息的重要工具之一。

而相机标定是保证水下成像精度和稳定性的基础。

水下环境的特殊性使得水下相机标定更加具有挑战性。

水质的不均匀性导致光线在水下传播时会发生折射和散射，进而影响成像结果。

水下物体的特殊性也使得传统的相机标定方法并不适用于水下情况。

研究水下相机标定方法具有重要意义。

二、水下相机标定方法的研究现状目前针对水下相机标定方法的研究已经取得了一定的成果。

基于灰度信息的相机标定方法、利用水下特征点匹配的相机标定方法等。

但是，这些方法在特定条件下仍然存在一定的局限性，比如对水下光照条件和水下物体的特殊性要求较高，且容易受到水质不均匀性的影响。

三、面向水下三维成像的相机标定方法研究针对目前水下相机标定方法存在的局限性，需要研究更加适用于水下环境的相机标定方法。

具体来说，可以从以下几个方面展开研究：1. 水下特征点提取与匹配：针对水下光照条件和水下物体的特殊性，研究水下特征点的提取和匹配方法，以实现更加准确的相机标定。

2. 水下光线衰减的补偿：研究水下光线衰减对成像结果的影响，并提出相应的补偿方法，以提高水下成像的精度。

3. 水下相机参数模型的建立：针对水下成像的特殊性，建立适用于水下相机的参数模型，对相机内外参数进行更加准确的描述。

4. 深度学习在相机标定中的应用：利用深度学习等新技术手段，提高水下相机标定的精度和鲁棒性。

水下相机标定方法的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。

随着科技的不断发展，相信在不久的将来，针对水下三维成像的相机标定方法将会取得更加突破性的进展，为水下工程和科学研究提供更加可靠的技术支持。

利用低秩分解去除水下图像后向散射干扰的方法研究作者：***来源：《江苏理工学院学报》2020年第04期摘要：區别于陆地，环境光在水下传播时存在吸收散射现象，水下成像过程中伴有散射效应，采集得到的水下图像存在视觉退化问题，其中后向散射在原始图像上形成的“雾化”背景是图像对比度降低的主要原因。

如何减小后向散射造成的影响，是目前水下图像复原技术所关注的主要问题。

基于低秩矩阵分解算法，提出一种新的去除目标后向散射噪声的方法，利用稀疏和低秩矩阵分解将散射分量与目标图像分离，达到去除后向散射的目的。

仿真实验结果表明，该方法可以有效提高全局图像对比度。

关键词：水下图像;后向散射;低秩矩阵;图像复原中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：2095-7394（2020）04-0071-07随着海洋经济发展和海洋军事活动的多样化，对海洋观测和探测开发的需求迅速增长，使得水下集成作业平台和水下传感技术成为近十几年来的研究热点[1-3]。

目前，声纳技术在大范围探测与远距离通讯方面仍是水下主要的传感手段，其空间分辨率和轻便性也在不断提高，但在近距观测和目标识别方面，光学传感技术由于能够提供更高的时空分辨率和更丰富的图像信息而具有不可替代的优势。

水下光传感技术的主要优势在于，它能够实时获取比声传感更丰富的场景信息。

虽然水下图像处理具有众多的应用，但水下成像环境极其复杂：一方面，水体对光的散射和水中的悬浮杂质等的干扰会使水下图像含有很强的噪声，导致图像质量下降，增加了人们获取信息的难度;另一方面，水体对不同波长的光的吸收强度不同，进而导致衰减程度不同，造成成像色彩的退化，使图像呈现绿色或蓝色，如图1所示。

深入了解水下图像退化过程及原理，对降质图像进行恢复，最大程度保留目标信息、去除噪声等的干扰来还原真实图像，能够为后续的目标识别等提供预处理功能，并获得大量在科学、经济和军事等领域具有实际应用价值的信息。

由于受细小颗粒物，如水分子以及浮尘、泥沙、小型微生物等悬浮物的阻挠，光波在水下的传播会偏离原有的传播轨迹，从而产生散射现象[4]。

基于matlab的图像对比度增强处理的算法的研究与实现1. 引言1.1 研究背景图像对比度增强是数字图像处理中的一个重要领域，它能够提高图像的视觉质量，使图像更加清晰、鲜明。

随着现代科技的快速发展，图像在各个领域的应用越来越广泛，因此对图像进行对比度增强处理的需求也越来越迫切。

在数字图像处理领域，图像对比度增强处理是一种经典的技术，通过调整图像的灰度级范围，提高图像的对比度，使图像更加清晰和易于观察。

对比度增强处理可以应用于医学影像、卫星图像、照片修复等领域，有效提升图像质量和信息量。

随着数字图像处理算法的不断发展和完善，基于matlab的图像对比度增强处理算法也得到了广泛研究和应用。

通过matlab编程实现图像对比度增强处理算法，可以快速、高效地对图像进行处理，并进行实验验证和效果分析。

研究基于matlab的图像对比度增强处理算法的研究与实现具有重要的理论意义和实际应用价值。

1.2 研究目的研究目的是探索基于matlab的图像对比度增强处理算法，通过对比不同算法的效果和性能进行分析，进一步提高图像的清晰度和质量。

具体目的包括：1. 深入理解图像对比度增强处理的基本原理，掌握常用的算法和技术；2. 研究基于matlab的图像对比度增强处理算法实现的方法和步骤，探究其在实际应用中的优劣势；3. 通过实验结果与分析，评估不同算法在提升图像对比度方面的效果和效率；4. 对现有算法进行优化与改进，提出更加有效的图像对比度增强处理方法；5.总结研究成果，为今后进一步完善图像处理技术提供参考和借鉴。

通过对图像对比度增强处理算法的研究与实现，旨在提高图像处理的效率和质量，满足不同应用领域对图像处理的需求，促进图像处理技术的发展和应用。

1.3 研究意义对比度增强处理是图像处理领域中一项重要的技术，在实际应用中有着广泛的使用。

通过增强图像的对比度，可以使图像更加清晰、鲜明，提高图像的质量和观感效果。

对比度增强处理在医学影像分析、卫星图像处理、数字摄影等领域都有着重要的应用。

基于颜色校正与改进的CLAHE多尺度融合水下图像增强弭永发;迟明善;张强;刘鹏杰;王天佑【期刊名称】《无线电工程》【年(卷),期】2024(54)6【摘要】由于水体对光线的吸收和散射作用,水下图像易出现色偏、对比度低等问题。

针对上述问题,提出一种基于颜色校正与改进的限制对比度自适应直方图均衡(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization,CLAHE)多尺度融合水下图像增强方法。

提出自动对比度调整的改进版白平衡方法对图像颜色进行校正;采用结合自适应伽马校正的CLAHE提高图像的对比度、亮度、轮廓与细节;采用高斯与拉普拉斯金字塔提取图像不同特征图进行多尺度融合,从而实现水下图像的增强处理。

此外,还对提出的算法与其他算法进行主客观评价与对比分析。

对比实验结果表明,采用所提方法增强处理后的水下图像质量明显提升,水下图像颜色质量评价(Underwater Color Image Quality Evaluation,UCIQE)、信息熵、水下图像质量评价(Underwater Image Quality Measure,UIQM)的均值分别为0.6390、7.7149、0.7183,均证明了所提方法的有效性。

另外,消融实验结果也证明所提算法的合理性,能够有效解决水下图像色偏问题,均衡提高水下图像的对比度与亮度,增强图像的边缘和细节特征。

【总页数】11页(P1470-1480)【作者】弭永发;迟明善;张强;刘鹏杰;王天佑【作者单位】山东交通学院航运学院【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于改进CLAHE的水下彩色图像增强算法2.基于颜色平衡和多尺度融合的水下图像增强3.基于改进的MSRCR-CLAHE融合的水下图像增强算法4.基于颜色恒常性和多尺度小波的水下光学图像增强5.改进的伽马校正与多尺度融合的水下图像增强因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于多尺度残差注意力网络的水下图像增强
陈清江;王炫钧;邵菲
【期刊名称】《应用光学》
【年(卷),期】2024(45)1
【摘要】针对水下图像由水的散射、吸收引起的色偏、色弱、信息丢失问题,提出了一种基于多尺度残差注意力网络的水下图像增强算法。

该网络引入了改进的UNet3+-Avg结构与注意力机制,设计出多尺度密集特征提取模块与残差注意力恢复模块,以及由Charbonnier损失和边缘损失相结合的联合损失函数,使该网络得以学习到多个尺度的丰富特征,在改善图像色彩的同时又可保留大量的物体边缘信息。

增强后图像的平均峰值信噪比(PSNR)达到23.63 dB、结构相似度(SSIM)达到
0.93。

与其他水下图像增强网络的对比实验结果表明,由该网络所增强的图像在主
观感受与客观评价上都取得了显著的效果。

【总页数】10页(P89-98)
【作者】陈清江;王炫钧;邵菲
【作者单位】西安建筑科技大学理学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.采用多尺度密集残差网络的水下图像增强
2.基于注意力的多尺度水下图像增强网络
3.基于多尺度注意力残差网络MSA-ResNet的农作物病害识别
4.基于多尺度残
差双域注意力网络的乳腺动态对比度增强磁共振成像肿瘤分割方法5.基于SK注意力残差网络的水下图像增强
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改进直方图匹配和自适应均衡的水下图像增强
周辉奎;章立;胡素娟
【期刊名称】《红外技术》
【年(卷),期】2024(46)5
【摘要】为了更有效地改善水下图像的颜色,进一步提升图像的对比度和清晰度,提出改进直方图匹配和自适应均衡的水下图像增强方法。

以像素均值最大的通道图像的直方图作为基准,对各通道图像分别进行直方图匹配,校正水下图像的颜色偏差;充分利用HSI颜色空间中颜色分量与明度分量的独立性,对明度分量进行自适应的局
部直方图均衡化,进一步提升图像的对比度和清晰度。

主、客观的实验数据显示,相
对于部分现有方法,本文方法对水下图像增强后的视觉效果更优,信息熵、平均梯度、水下图像质量指标(Underwater Image Quality Measures,UIQM)和结构相似性
指数(Structural Similarity Index Measure,SSIM)的值更高。

因此,本文方法对水
下图像具有更有优的增强效果。

【总页数】7页(P532-538)
【作者】周辉奎;章立;胡素娟
【作者单位】江西旅游商贸职业学院艺术传媒与计算机学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于自适应动态限幅的水下图像增强算法改进
2.基于非下采样Contourlet变换系数直方图匹配的自适应图像增强
3.基于色彩均衡和多权重融合的水下图像增强算法
4.基于自适应色彩均衡及改进IBLA的水下图像增强
5.基于色彩均衡和图像融合的水下图像增强方法研究
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基于改进γ-CLAHE算法的水下机器人图像识别
成宏达;骆海明;夏庆超;杨灿军
【期刊名称】《浙江大学学报:工学版》
【年(卷),期】2022(56)8
【摘要】水体及悬浮粒子对光的吸收、折射及反射导致水下图像对比度低及细节模糊,单一图像增强算法难以适用于水下复杂环境识别.为了解决该问题,提出基于小波变换和改进的γ-CLAHE相融合的图像增强算法.通过快速中值滤波去除图像中噪声,向CLAHE算法中加入自适应伽马变换,解决CLAHE算法处理水下图像色彩失真,丢失孤立点、细线,画面突变等问题.利用改进的γ-CLAHE算法处理小波变换分解后的低频部分,增强图像并加快运行速度.通过小波逆变换将γ-CLAHE算法处理后的低频部分和双边滤波处理后的高频部分相融合,得到最终的增强图像.将实验图像同传统CLAHE、Retinex、Singh融合算法的处理图像进行对比,验证本研究算法在水下图像处理方面的有效性和优越性.
【总页数】8页(P1648-1655)
【作者】成宏达;骆海明;夏庆超;杨灿军
【作者单位】浙江大学宁波研究院;浙江大学机械工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP317.4
【相关文献】
1.基于改进CLAHE的水下彩色图像增强算法
2.基于改进蚁群算法的水下机器人路径规划
3.基于改进蚁群算法的水下自主航行机器人路径规划
4.基于改进型蚁群算法和图像识别的变电站机器人路径规划和设备缺陷识别研究
5.基于改进蝙蝠算法的水下机器人避障路径优化方法
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改善水下成像的方法(一)改善水下成像的方法方法一：使用专业水下相机•使用专业水下相机能够提供高质量的水下成像效果。

•这些相机通常具有高分辨率的传感器和优秀的自动对焦功能。

•另外，它们还配备了防水外壳，能够在深度达到几十米的水下环境中正常工作。

方法二：使用水下摄影装备•使用水下摄影装备，如水下摄影灯和滤镜，可以改善水下拍摄的亮度和色彩。

•水下摄影灯能够提供足够的光线，使得拍摄的目标更清晰明亮。

•水下滤镜能够减少水中的色散效应，增强拍摄图像的对比度和饱和度。

方法三：进行后期调整和处理•通过后期调整和处理，可以进一步改善水下图像的质量。

•使用图像处理软件，如Adobe Photoshop，可以调整亮度、对比度和色彩平衡，以及去除水中的颗粒和杂质。

•另外，还可以使用图像增强算法，如去雾算法和增强对比度算法，提升图像的清晰度和细节。

方法四：选择适当的拍摄环境和时间•在选择拍摄环境和时间时，应尽量避免浑浊的水域和强烈的日光照射。

•浑浊的水域会导致图像模糊和色彩失真，而强烈的日光照射会造成明暗不均和过曝的问题。

•最好选择清澈的水域和适中的光线环境，以获得更好的拍摄效果。

方法五：改善拍摄技巧•除了使用专业设备和后期处理外，改善拍摄技巧也是提升水下成像质量的重要因素。

•尽量保持相机稳定，可以使用三脚架或其他稳定器来避免图像模糊。

•合理选择拍摄角度和距离，以突出水下目标的特点和细节。

•注意光线的方向和角度，以避免反射和阴影对图像的影响。

总结改善水下成像需要综合考虑设备的选择、拍摄环境和技巧，并进行适当的后期调整和处理。

通过采取上述方法，我们可以获得更清晰、明亮和准确的水下图像，为水下摄影带来更好的视觉体验。

方法六：使用水下无人机•水下无人机是一种新兴的技术，可以在水下环境中实现无人机的操控和拍摄。

•相比于传统的水下拍摄设备，水下无人机具有更大的灵活性和机动性。

•这些无人机通常配备了高清摄像头和专业的航拍控制系统，能够获取高质量的水下图像。

水下激光成像技术5 水下激光成像技术本文主要介绍了近年发展起来的三种主要的激光水下成像方法，即常规水下激光成像、高分辨率水下激光三维成像和偏振激光成像，分析了它们各自的工作原理、特点以及各自的发展状况。

水下成像技术在水下目标发现、海面材料探测及海洋地理工程中具有广泛而重要的应用价值，正受到各国研究者的日益重视。

与我们平常所见空气中成像技术不同，水介质的特性是强散射效应和快速吸收功率衰减，因此直接将摄像机运用到水中，由于强散射效应，图像的噪声很大，且距离有限。

激光器的运用从某种程度解决了成像的距离问题，在过去的几年中，成像距离和图像质量得到了很大程度的提高，这些进步都是因为采用了非传统成像技术和激光技术。

本文对主要的几种水下成像技术进行了分析，讨论了它们各自的技术原理和发展动态。

5.1工作原理由上所述，与大气成像技术相比，水下成像技术的重点是要减小水这一特定介质所具有的强散射效应和快速吸收功率衰减特性对成像质量的限制。

目前已经有几种成像技术在实际中得到应用且达到较好的工作效果，它们的工作原理和技术特点见表1。

表1 主要水下成像技术的工作原理比较5.1.1常规激光水下成像技术常规水下成像技术包括激光扫描水下成像和距离选通激光水下成像。

其中激光扫描水下成像是利用水的后向散射光强相对中心轴迅速减小的原理。

该技术采用准直光束点扫描和基于光电倍增管的高灵敏度探测器的窄视域跟踪接收。

如图1，在这种系统中，探测器与激光束分开放置，激光发射器使用的是窄光束的连续激光器，同时使用窄视场角的接收器，两个视场间只有很小的重叠部分，从而减小探测器所接收到的散射光。

利用同步扫描技术，逐个像素点探测来重建图像。

因此这种技术主要依靠高灵敏度探测器在窄小的视场内跟踪和接收目标信息，从而大大减小了后向散射光对成像的影响，进而提高了系统信噪比和作用距离。

距离选通成像系统采用一个脉冲激光器，具有选通功能的像增强型CCD成像期间，通过对接收器口径进行选通来减小从目标返回到探测器的激光后向散射。

水下声学成像的光学与声学结合研究在探索海洋的奥秘和水下世界的过程中，水下成像技术发挥着至关重要的作用。

水下声学成像作为其中的一种重要手段，近年来，其与光学成像的结合研究正逐渐成为热点，为我们更清晰、更全面地了解水下环境带来了新的可能。

水下环境复杂多变，给成像带来了诸多挑战。

光线在水中的衰减和散射严重，使得光学成像的范围和清晰度受到很大限制。

而声学成像虽然能够在较大范围内进行探测，但分辨率相对较低，难以捕捉到精细的物体结构和细节。

因此，将光学与声学成像相结合，充分发挥两者的优势，成为了提高水下成像质量的关键。

光学成像的原理基于光线的反射和折射。

当光线照射到物体表面时，会发生反射，反射光进入相机镜头，从而形成图像。

在水下，由于水对光线的吸收和散射，导致光线传播的距离有限，且成像容易受到水中杂质和微小颗粒的干扰，产生模糊和失真。

然而，光学成像在分辨率方面具有显著优势，能够清晰地呈现物体的表面特征和颜色信息。

声学成像则是利用声波在水中的传播和反射来获取物体的信息。

声波在水中的传播速度相对稳定，且衰减较小，能够实现较远的探测距离。

但声波的波长较长，限制了其分辨率，对于细小的物体和复杂的结构难以准确描述。

为了实现光学与声学的有效结合，研究人员开展了大量的工作。

一种常见的方法是采用多模态传感器，同时获取光学和声学图像。

通过对这两种图像的融合处理，可以弥补各自的不足。

例如，在对海底地形的探测中，可以先利用声学成像获取大范围的地形轮廓，然后结合光学成像获取局部区域的细节和纹理特征，从而得到更精确的地形模型。

在图像融合方面，需要解决的关键问题是如何准确地配准光学和声学图像。

由于两种成像方式的原理和特性不同，获取的图像在空间位置和尺度上可能存在差异。

因此，需要通过复杂的算法和图像处理技术，对图像进行对齐和匹配。

同时，还需要考虑如何有效地融合两种图像的信息，以突出有用的特征，抑制噪声和干扰。

除了硬件和图像融合技术，信号处理也是光学与声学结合研究中的重要环节。