基于分层复原方法的水下图像复原.docVIP

目录 1 绪论 1.1 引言 1 1.2 数字图像复原概述 1 1.3 图像复原工具MATLAB概述 2 2 水下图像处理基本理论与方法 3 2.1 水下点扩散函数模型 3 2.2 小波分解 4 2.2.1 小波变换基本理论 4 2.2.2 图像的小波分解 4 2.3 维纳滤波器复原 5 2.3.1 图像的退化模型 5 2.3.2 维纳滤波器简介 6 2.3.3 图像的维纳滤波复原 7 3 水下图像的分层复原 9 3.1 水下图像分层滤波复原方案 9 3.2 图像清晰度评价函数 10 3.2.1 熵函数 10 3.2.2 梯度函数 11 3.2.3 高低频图像评价函数的选取 12 3.3 分层复原的结果及其分析 14 3.3.1 高频复原 14 3.3.2 低频复原 15 3.3.3 整体复原与分层复原对比 17 4 结语 19 参考文献 21 致谢 23 绪论 引言 随着社会的发展,数字图像处理技术作为一门迅速发展的学科,在航天、医药、遥感、雷达等诸多领域都有着广泛的应用, 通过分析采集到的目标图像的质量和特性等,可获取大量重要信息,为科学技术及社会应用提供了重要的有价值的信息,对科学事业的发展起到了极大的作用。此外，数字图像处理技术也已融入到生活中的各个领域，特别是多媒体技术的发展，创造出大量图像和视频素材，给人们带来了一次又一次的视觉享受，极大地丰富了人们的日常生活。 海洋是人类生存和发展的重要领域,不仅能为人类提供丰富的物质资源,而且在现代战争中具有重要的战略地位。由于海洋的重要性,水下图像也日渐成为人们研究的重要领域和方向。对水下图像的处理主要包括目标识别、图像复原、图像增强和图像压缩等，其中图像复原是水下图像处理中一个非常重要的环节,在近年来得到了越来越多的重视与研究。通过对拍摄到的水下降质图像进行复原处理,最大限度地还原出原始图像,可获取大量对工业、军事等应用方面的重要信息。但由于水下成像过程复杂,包含许多不定干扰因素,所以如何能尽量精确地复原图像就成为一个重要的研究课题。 数字图像复原概述 数字图像复原技术是数字图像处理[1]的重要组成部分，最早的复原技术研究追溯到19世纪50至60年代早期美国和前苏联的空间项目。恶劣的成像环境、设备的振动和飞行器旋转等因素使图像产生不同程度的退化。在当时的技术背景下，这些退化造成了巨大的经济损失。为此，业内人士围绕着解决退化问题展开了复原技术的研究。 数字图像复原早期的成果主要归功于数字信号处理领域中一些技术和方法的引入，例如逆滤波技术。目前，一些现代方法极大地丰富了复原技术的研究内容，典型的有小波分解，神经网络等。此外，随着人们对数字图像复原的研究，人们提出了一系列的复原准则和数学最优化的方法，从而总结出各种各样的算法。常见的复原方法有：逆滤波复原算法，维纳滤波复原算法，盲卷积滤波复原算法，约束最小二乘滤波复原算法等等。 图像复原是在研究图像退化的基础上，以退化图像为依据，根据一定的先验知识，建立一个退化模型，然后用相反的运算，以恢复原始图像[2]。图像复原涉及到的图像复原模型可以用连续数学或离散数学处理，而图像复原模型根据退化的数学模型对退化图像进行处理，其实现可在空间域卷积或在频域相乘。 图像复原主要有三方面的内容:退化图像的成像模型、图像复原算法和复原图像的质量评价标准。由于引起退化的原因多且性质不同，描述图像退化过程所建立的数学模型也是各不相同的，再加上用于复原的估计准则不同，因此图像复原的方法、技术也各不相同。 图像复原工具MATLAB概述 MATLAB[2]是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案 图像处理中往往把数字化的二维图像作为二维矩阵来研究子矩阵运算的，而MATLAB采用了矩阵的形式存贮数据，因此其可以很自然地扩展到图像处理应用领域。在MATLAB中推出了功能强大的适应于图像处理的工具箱，常用的有图像处理工具箱、小波工具箱及数字信号处理工具箱，图像处理工具箱几乎包括了经典图像处理的所有方面，从基本的图像增强到图像分割，MATLAB都提供了简便的函数调用来实现许多经典图像处理方法，借助于这些工具箱，用户可以非常方便地进行图像分析和处理工作。同时，MATLAB还提供了对多种图像文件格式(如tif、bmp、jpg、pex等)读写和显示的支持，这使得在MATLAB的集成环境中进行图像处理的实验模拟非常方便。此外，和其它软件比较，由于MATLAB对于图像处理的针对性，它还具有代码简洁的优势。 水下图像处理基本理论与