水下图像处理技术研究综述

随着自主式水下机器人的发展，水下探测技术成为新的研究热点。然而，吸收效应和散射效应导致水下获取的图像存在雾化和色彩偏差等缺陷。降质的水下图像在一定程度上降低了水下目标识别的准确性。为了改善水下图像质量，国内外学者对水下图像处理方法进行了深入研究。因水下图像处理方法对提升水下目标识别准确性具有良好的促进作用，故其具有重要的研究与分析价值。介绍了水下成像模型，分析了水下图像视觉质量下降的原理；根据水下物理成像模型将水下图像处理方法分为水下图像增强与水下图像复原，并分别对两类方法的研究现状进行分析与归纳；最后，总结与讨论了各类方法的优缺点，并展望了未来的发展方向。     

全局参数估计的水下目标偏振复原方法

水体介质对光的吸收和散射是导致水下成像退化的两大主要影响因素。针对水下目标成像,本文提出了一种全局参数估计的水下目标偏振复原方法,利用构建的精简水下目标偏振重构模型,通过自动估计全局最优偏振信息重构参数,复原出水下目标图像,降低水体对图像质量的影响。在估计重构参数的过程中,首先,采用偏振中值滤波方法和基于亮原色原理的方法,分别估算水下背景光偏振度信息和无穷远处水下背景光强值;再利用基于最小互信息原则对估计的背景光偏振度信息进行优化;然后采用水下目标偏振图像增强算法将得到的水下目标重构图进行细节增强处理,最终获得复原后的水下目标辐射信息图。实验结果表明,在性能评价指标方面,相较于水下原图和其他水下复原方法处理图,利用本文方法处理后所得的图像增强测量值EME平均提高了120%,图像质量得到了明显的改善。该方法解决了人工取景估计参数不佳的问题,提高了复原目标图像的对比度,可以用于浑浊水下的目标探测与识别。     

大孔径厚针孔成像数值模拟研究

为解决cm级尺寸射线源的空间分布诊断，本文提出大孔径厚针孔成像方法。采用Geant4软件编写蒙特卡罗程序模拟5、10和15 mm大孔径厚针孔的成像过程，采用Matlab软件实现逆滤波、Wiener滤波和Lucy-Richardson复原算法，以均方根误差σ作为复原效果评判标准，优化了Wiener滤波信噪比参数和Lucy-Richardson算法迭代次数参数。将复原算法应用于不同孔径厚针孔的图像复原，发现理想逆滤波算法会引起噪声放大；Wiener滤波算法图像复原解存在较严重的伪影；Lucy-Richardson算法可获得清晰的复原图像。结合Lucy-Richardson算法的5、10、15 mm大孔径厚针孔成像获取的图像的σ是0.5 mm孔径传统针孔成像结果的1.15、1.21、1.26倍。结果表明，结合图像复原算法的大孔径厚针孔成像技术能获得与传统针孔成像接近的源图像测量结果，初步验证了该方法具有可行性。     

图像处理及物联网技术在智能交通系统中的探索及应用

电子器件性能和制造工艺的飞速发展为交通管理提供了精确的实时数据以及丰富的历史数据,使交通智能控制成为可能。然而现今各种传感器、图像采集设备给传统的交通管理带来很大的挑战和冲击,交通信息易受模糊、光照、噪声等因素影响,大量数据需要经过分析才能使用,这与传统的人工处理效率低下成为十分尖锐的矛盾。本研究致力于一套融入物联网、图像处理及模式识别理论的智能交通软件系统,辅助交通管理。     

运动模糊车牌图像的复原算法研究与实现

采用模型估计法,由车辆匀速直线运动的先验知识推导出模糊退化传递函数。在运动模糊参数估计中,通过二次傅里叶变换得到模糊图像频谱,采用Radon变换检查直线方法检测出模糊角度,并用旋转投影法估算出运动尺度,最后用约束的最小二乘方滤波复原法复原出清晰的车牌图像。通过Matlab软件仿真,对该算法与其他复原算法从执行效果和复原质量进行对比实验。结果表明:该算法不仅能准确的估计出模糊角度和尺度,也能快速的复原出清晰的车牌图像。     

基于自适应梯度先验的旋转模糊图像复原算法

弹载红外成像系统随弹体作高速旋转运动时,在曝光时间内获取的图像存在严重旋转模糊问题,给后续的目标识别与图像跟踪造成极大困扰。针对此问题,提出了一种基于自适应梯度先验的旋转模糊图像复原算法。该算法通过使用自适应梯度先验的正则化项,对从图像中沿旋转模糊路径提取的一维向量在频域内进行反卷积运算。同时针对使用Bresenham算法提取像素方法产生的空穴点问题,设计了一种查表决策的自适应中值滤波算法。仿真实验结果表明,相对于改进的维纳滤波、约束最小二乘滤波、梯度加载滤波,该算法能有效地适应低信噪比干扰环境,具有较强的噪声抑制和削弱振铃效应的能力。     

逆滤波法在图像复原中的应用

针对逆滤波图像复原算法进行研究,在已知系统退化模型的情况下,对退化图像使用逆滤波算法进行复原,再对复原后的图像进行平滑处理,使其更接近于原始图像。文中使用Vis-ual C++6.0和Matlab作为开发工具,实验表明该上述算法具有简单可靠等优点,能使图像质量得到改善。     

《多模式实时电子稳像仪器的研究》专栏文章导读

国家自然科学基金重点项目(科学仪器专项)资助项目"多模式实时电子稳像仪器的研究",形成了多模式实时电子稳像数学模型、感兴趣区域的运动预测、基于图像复原的帧内去抖等新理论和新技术,并成功研制了工程应用的电子稳像仪器。以下三篇文章的研究,属于该项目研究中的一部分。     

改进的混合MAP-POCS超分辨率图像复原算法研究

超分辨率图像复原技术在不改变硬件的条件下可提高成像系统获取图像的分辨率。研究了图像退化机理,建立了精确的图像退化过程模型,提出一种改进的混合MAP-POCS复原算法,将POCS的凸集约束条件加入到MAP估计过程中。运用峰值信噪比(PSNR)等评价手段对复原图像进行质量评价。仿真结果表明,改进的混合复原算法能够有效地保证复原求解的收敛性并保持复原图像的边缘细节,提升了超分辨率的复原效果。