利用偏振信息的雾天图像全局最优重构

针对雾、霾等强散射环境下相机拍摄图像严重退化的问题,提出了一种降低雾霾环境对图像质量影响的图像去雾重构方法。基于雾天偏振成像模型,分别估计图像每个区域的重构参数,获取全局最优的重构参数。利用偏振滤波的方法估计雾天大气散射光的偏振度分布,利用自适应亮通道方法计算无穷远处大气散射光的强度分布,从而重构出去雾图像。最后,利用偏振度的纹理信息对重构图像进行增强。该方法考虑了图像中不同位置大气杂散光参数的不一致性,对图像每一区域的重构参数分别运算,从而获得全局最优的重构参数图像。该方法还不要求图像必须包含天空区域,并且具有对灰度图像的处理效果较好的优点。     

采用双三次插值的空间目标偏振成像

为了解决暗弱场景下空间目标与背景对比度过低,无法区分的问题,采用分焦面偏振成像系统分别对室外暗弱场景、室内空间模拟环境进行成像;为了弥补分焦面偏振成像系统图像分辨率下降的缺点,采用双三次插值算法进行上采样。通过分焦面偏振相机的一次曝光便可获得4个不同偏振角度下的光强图,进而解算出偏振度图像和偏振角图像,并与传统的光强图像进行对比;利用双三次插值算法对4幅光强图进行上采样提高图像分辨率,然后再解算出偏振度图像,与未通过上采样获得的偏振度图像进行对比。实验结果表明,偏振成像较之传统的光强成像,目标的对比度获得了提高,边缘信息、纹理信息得到了更好的展现,偏振度图像与光强图像相比,与对比度有关的EME指标至少提高了17%,双三次插值算法提高了成像分辨率。应用双三次插值算法的分焦面偏振成像系统,对暗弱场景下的空间目标的识别具有潜在的应用价值。     

基于无监督学习和注意力机制的水下偏振图像融合

针对光线在水体中传播会受到吸收和散射影响,仅使用传统的强度相机获取水下图像存在成像结果亮度偏低、图像模糊、细节丢失等问题,将深度融合网络应用于水下偏振图像,即用深度学习的方法将水下偏振度图像与光强图像融合。分析水下主动偏振成像模型,搭建实验装置获取水下偏振图像构建训练数据集,并进行适当变换以扩充数据集。构建基于无监督学习和注意力机制引导的用于融合偏振度和光强图像的端到端学习框架,并对损失函数及权重参数进行阐述。使用制作的数据集在不同的损失权重参数下进行网络训练,基于不同的图像评价指标对融合后的图像进行评估。实验结果表明,融合后的水下图像细节更为丰富,相比于光强图像信息熵提升24.48%,标准差提升139%。相比于其他传统融合算法,该方法不需要人工调节权重参数,运算速度较快,具有较强的稳定性和自适应性,对于海洋探测、水下目标识别等领域的应用研究具有重要意义。     

结合色彩补偿与双背景光融合的水下图像复原

针对复杂成像环境下,水下图像存在颜色失真、细节模糊以及对比度低的问题,提出结合色彩补偿与双背景光融合的水下图像复原方法。通过分析光在水中的吸收衰减特性,提出改进的水下成像模型,基于Retinex理论与白平衡算法引入色彩补偿分量,降低水体背景颜色影响;根据背景光强度和颜色分布特性,提出双候选背景光融合方法,准确估计全局背景光;不依赖任何水体环境参数,根据背景颜色与散射系数的内在关系,采用引导-高通滤波,优化并增强各通道透射率;最后,逆求解成像模型复原水下图像。实验结果表明,在4个不同的水下数据集上与经典及新颖方法对比,所提方法恢复的图像颜色更自然,纹理细节更丰富清晰;色差值改善幅度达5.4%,UCIQE及FDUM指标提升幅度分别达8.3%和4.5%。所提方法在定性和定量实验中更具优势,能够显著提高水下图像质量。     

利用长波红外偏振成像与光强图像融合的实验研究

为解决红外迷彩对传统热成像系统的干扰问题,达到在战场上识别红外伪装目标的目的,进行了长波红外偏振成像与光强图像融合的实验研究。采集了典型战场背景的长波红外偏振图像,利用MATLAB编程对红外偏振图像处理得到了长波红外偏振度图像,进一步对偏振度图像和光强图像进行了融合。实验结果表明,红外偏振度图像比原始红外图像的灰度均值提高了53%,灰度标准差提高了90%,平均梯度提高了2.04倍;融合后的图像比红外偏振度图像的灰度均值提高了15%,灰度标准差提高了4%,平均梯度提高了17%。     

快速旋转式偏振成像探测装置的设计

为了获取更快的偏振成像探测速率,本文对现有的机械旋转式偏振成像装置进行了改进,设计了连续旋转检偏器的成像方式,并改进图像处理过程,进一步提高了偏振成像速度。该装置克服了传统机械旋转式偏振成像装置体积大、成像速度慢、效率低的不足,利用电机带动检偏器快速匀速旋转,并与相机的曝光同步,能够快速便捷地实现偏振图像的获取。同时为了实现更高的偏振图像采集速率,对偏振图像采用了流水线式的处理方式,利用每相邻的3幅强度图解算得到偏振图像,使偏振图像与强度图像具有相同的成像速率。经过测试,该装置能够很好地完成偏振图像的采集,获取被测目标的偏振度和偏振角,在稳定工作状态下平均获取一幅偏振信息耗时0.033 s,且具有较好的工作稳定性。本文所做工作提升了机械旋转式偏振成像仪的工作效率,也为进一步提升机械式偏振成像仪的成像速度、实现对运动目标探测打下了基础。     

自适应背景光估计与非局部先验的水下图像复原

有效地实现单幅水下降质图像复原对水下资源探索及环境监控领域的清晰图像获取具有极其重要的意义。为解决常用暗通道先验方法来复原图像时,背景光的估计易受白色物体干扰,且无法有效估计前景中白色物体透射率,复原质量不高的问题。本文提出了自适应背景光估计与非局部先验的水下图像复原算法。首先根据背景光具有高亮度及平坦性的特点,利用阈值分割算法获得背景光的候选区域,再通过图像的色调信息从候选信息中选取最佳的背景光点。随后,利用各颜色通道光的波长与散射系数的相关性,提出了适用于水下图像的非局部先验,并利用该先验估计各通道的透射率。最后针对复原结果中,因水下介质,微生物,水流影响而产生的加性噪声,设计去噪的最小优化问题,并利用引导滤波求解该问题,以去除复原结果中的加性噪声。实验表明:该算法在确保运行效率的基础上,准确地估计透射率,较常用算法的复原精度提高了约18%。证明了该算法能有效用于单幅水下图像复原的工程实践中。     

微偏振片阵列红外成像非均匀性产生机理及其校正

集成微偏振片阵列红外成像系统的偏振度图像对非均匀性高度敏感,不经非均匀校正的偏振度图像存在较大误差。为了校正微偏振片阵列红外成像的非均匀性,以入射光Stokes矢量形式,建立了光电转换基本过程的偏振像素模型,基于入射激励和辐射响应数据,分析了微偏振阵列与红外焦面联合作用下非均匀性产生机理。提出一种基于多次辐射测量的矩阵形式的非均匀性校正方法,该方法通过构造多组测量方程,求解偏振像元的增益矢量,由相邻四像元增益矢量组成超级像元的增益矩阵,结合Stokes矢量提取矩阵,逆向求解重构点的校正矩阵。实验数据表明:该方法比两点法降低非均匀性约5%~20%,有效改善红外偏振度图像质量。     

基于动态视觉传感器的旋转检偏成像系统

为了实现偏振成像系统的小体积、低延时和快速目标检测,利用动态视觉传感器对动态场景灵敏度高、成像速度快的特点,提出了基于动态视觉传感器的偏振探测方法.从动态视觉传感器的对比度灵敏度出发,结合光学偏振原理,从理论上证明了基于动态视觉传感器偏振探测方法的可行性.设计并搭建了实验系统,由转台载着偏振片快速转动,由于视场内景物的反射光具有不同的偏振特性,经过旋转偏振片后发生明暗变化,动态视觉传感器快速捕捉变化并成像,系统采用嵌入式GPU(Graphics Processing Unit)控制并实时显示成像.实验结果表明:偏振系统对视场内的偏振度灵敏度为0.148,目标轮廓清晰,并具有良好的可视性.该系统弥补了传统偏振成像装置体积大、成像速度慢的不足,为基于偏振图像的目标检测等应用奠定了基础.     

偏振探测系统的图像配准

分振幅式偏振探测成像系统的各分光路图像之间存在位置误差,率先完成各分光路图像之间的图像配准是进行偏振探测的前提条件。针对探测过程中,目标特征不明显、图像特征难以提取、各分光路图像间灰度变化较大的问题,提出适用于分振幅式偏振探测成像系统各分光路图像的相似性度量函数,并在此基础上,完成各分光路图像间的配准工作。首先,根据图像间的位置误差会造成偏振信息图像中出现信息异常区域的原理,研究了相似性度量函数的提取算法;接着,根据探测系统的各分光路的成像特点,确定图像间的几何变换参数;以遗传算法作为参数优化搜索算法,搜索得到最优的几何变换参数,完成整个图像配准算法的设计;最后,分别利用构造图像和实际采集图像,对配准算法进行了验证,并以图像间互信息值(MI)衡量图像配准的精度。实验结果表明:配准后的构造图像的MI为2.692 5,高于特征配准方法的实现精度;实际采集图像配准后的MI达1.849 3,同样高于特征配准方法的实现精度。基本满足偏振探测系统的图像配准需求。     

基于多通道联合稀疏重建的全极化SAR成像

全极化合成孔径雷达(SAR)可对不同极化通道分别独立进行压缩感知(CS)稀疏重建来增强成像性能,但分别独立处理没有利用极化信息的冗余性与互补性,有可能破坏极化信息的完整性。依据雷达目标在全极化下的散射特性构建联合稀疏度量函数,将全极化SAR高分辨成像转化为多通道联合稀疏约束的最优化重建问题,并用改进的正交匹配追踪算法进行求解。由于有效利用全极化信息,多通道联合CS成像相比于单通道CS成像能够获得更好的成像质量,还能全面准确反映目标全极化散射特性。通过对Backhoe挖掘机电磁仿真数据的处理,验证了算法的有效性,并且在微波暗室搭建了全极化SAR半实物仿真系统,利用其获取的全极化实测数据进一步验证了该方法的工程可行性。     

水下双目立体视觉对应点匹配与三维重建方法研究

针对水下双目立体视觉成像稠密立体匹配因不满足空气中极线约束问题,提出一种水下对应点匹配与三维测量方法,可将水下双目相机采集的立体图像校正为符合共面行对齐原则的图像对,再套用空气中成熟的立体匹配方法得到水下左右相机图像视差图,从而实现水下目标的三维重建。首先,将进入相机的所有光线总和看成光场,采用四维光场参数表达对每一条光线建模,据此建立相机的折射成像模型和双目立体视觉模型并计算光线的方向向量;根据光线的光场表达将光线转化为点矢量的形式,计算方向图像上任意像点对应原图像的像素坐标并确定位置映射关系。通过插值即可快速得到符合行对齐原则的左、右方向图像,并最终获得每条光线对应的视差图。仿真结果表明,方向图像的行对齐误差小于0.8 pixel。水池实验采用事先标定的靶球作为目标物,利用随机散点主动投射以增加目标物表面的纹理信息,对靶球多次测量的均方根误差为2.8 mm,具有较高的测量精度。     

基于距离选通技术的水下目标成像系统研究

针对水下目标成像的特殊环境,提出将距离选通技术应用于水下目标的成像,距离选通技术对于减小水体后向散射光、水中微粒散射光,提高目标图像信噪比以及增加水下探测深度,是一种有效的方法。详细介绍距离选通水下目标成像系统的基本结构,以及系统关键部件的技术要求。实验表明:距离选通技术有效地提高了水下目标的成像质量。选通时间是影响成像质量的主要因素,单脉冲激光能量和水体衰减系数是影响系统探测深度的主要因素。     

基于像素级偏振相机的超像素校正

针对像素级偏振相机中偏振片单元由于刻划精度和透过率的差异导致偏振片阵列的非均匀性,提出了一种带有角度约束的最小二乘超像素校正方法。建立了带有角度约束的校正优化算法的数学模型,加入了超像素的标量增益和暗补偿参数。最后,搭建了以微偏振片为核心的积分球标定系统,进行了仿真实验和成像实验。结果表明:与最小二乘法相比,本文算法在有效地校正偏振度和非均匀性的同时也校正了超像素内振幅的非均匀性,重建角度的准确度提高了10%。经过插值处理后,边缘表现更为明显,有效减少了插值过程中所产生的噪声,提升了成像质量。     

Turbidity-adaptive underwater image enhancement method using image fusion

Clear, correct imaging is a prerequisite for underwater operations. In real freshwater environment including rivers and lakes, the water bodies are usually turbid and dynamic, which brings extra troubles to quality of imaging due to color deviation and suspended particulate. Most of the existing underwater imaging methods focus on relatively clear underwater environment, it is uncertain that if those methods can work well in turbid and dynamic underwater environments. In this paper, we propose a turbidity-adaptive underwater image enhancement method. To deal with attenuation and scattering of varying degree, the turbidity is detected by the histogram of images. Based on the detection result, different image enhancement strategies are designed to deal with the problem of color deviation and blurring. The proposed method is verified by an underwater image dataset captured in real underwater environment. The result is evaluated by image metrics including structure similarity index measure, underwater color image quality evaluation metric, and speeded-up robust features. Test results exhibit that the method can correct the color deviation and improve the quality of underwater images.     

基于梯度先验的水下图像恢复

由于水体对光线的吸收和散射作用,水下图像呈现出强衰减、高噪声和色彩畸变等问题,难以满足视觉观察和图像分析的需求。针对这一问题,提出了一种基于梯度先验的水下图像恢复方法,用以提高水下图像质量。首先,根据水下成像特性,建立水下图像梯度先验,水下图像中目标反射信息(水下清晰图层)的梯度大于散射噪声信息(水下噪声图层);其次,根据水下成像模型,对上述梯度先验进行表征建模;最后,建立水下图像的梯度分布优化函数,采用半二次优化方法分离出目标反信息,作为水下图像恢复结果。以UEIB和RUIE数据集为实验样本,与近年来所提出的5种水下图像处理方法进行比较,方法在定性和定量两类评价中均获得了出色的处理结果,峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)和水下图像质量评价指标(UIQM)评价指标分别达到20.066 5、0.696 1和3.902 9,均优于对比方法。因此,该方法能够有效地抑制水下图像噪声,提高水下图像的信噪比、清晰度和对比度。     

基于可调偏振度源验证偏振光谱强度调制系统

研制了一种结构简单、稳定性好的可见光波段可调偏振度光源,用来验证偏振光谱强度调制(PSIM)实验系统设计的正确性。该光源内部安装有两块K9玻璃组成的玻璃片堆,通过改变玻璃片堆的倾角来调整输出的部分偏振光的偏振度。理论推导了二者的关系,得到了可调偏振度源输出光的偏振度计算方法。根据PSIM系统的实现原理,搭建了验证PSIM性能的实验装置,对可调偏振度源输出的不同偏振度谱进行了测量。实验结果表明:在PSIM实验装置的有效工作波段范围内,可调偏振度源输出光的理论偏振度值与PSIM实验装置测得结果的误差在1%以内,验证了可调偏振度源及PSIM实验装置设计的正确性。该装置有望成为标准偏振光源,用于偏振光谱测量装置的精确标定。