水下图像增强算法的研究

水下图像增强算法的研究

论文摘要

二十一世纪是海洋开发时代,现在已成为全球共识。在人口急剧膨胀、陆地资源日益枯竭、环境不断恶化的情况下,开发海洋资源是一项影响深远的、面向21世纪的战略选择。水下图像的分析和识别是海洋研究和开发中的关键技术之一,而水下图像是重要依据。但是由于水下图像成像条件复杂、质量较差,难以直接用于海洋工程、海洋科学研究及军事等方面,给实际操作和科研带来了很大的难题。因此我们需要对水下图像作相应的增强处理,使之更加利于图像的高级处理,更加符合人类的视觉特性和机器识别的要求。本文研究的重点是各种图像增强算法以及其在水下图像方面的应用,主要工作如下:首先,从图像增强的基本理论出发,详细介绍了目前几种主要的图像增强方法,比较现有的水下图像增强技术,分析了其实用性和局限性。然后,阐述了水下光学特性以及水下图像的成像原理,为课题研究提供了理论依据。其次,本文首次采用等功率谱的同态滤波法对实际水下图像进行增强处理。同态滤波法可以消除图像上照明不均的问题,增强暗区的图像细节,同时又不损失亮区的图像细节。而等功率谱法能有效的抑制低频分量,更多的保留高频分量。实验证明,细节对比度差、分辨不清的水下图像用等功率谱同态滤波处理后,图像画面亮度比较匀称,细节得以增强。然后,在总结上述内容的基础上,根据水下图像的成像规律和图像特性,同时结合小波变换的优点,本文对等功率谱同态滤波法进行了相应的改进,选用更为合适的系统传递函数,能更为有效的保留高频成分,增强局部细节。通过实验验证,本文提出的这种改进方法能够有效地减轻图像细节的模糊,轮廓更清楚,增强效果有了进一步的改善。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 1 绪论
  • 1.1 课题背景
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.3 应用情况
  • 1.4 本课题的主要工作
  • 2 图像增强的基础理论和主要方法
  • 2.1 空域法
  • 2.1.1 灰度变换
  • 2.1.2 直方图变换
  • 2.1.3 空域平滑滤波
  • 2.1.4 锐化
  • 2.2 频域法
  • 2.2.1 低通滤波
  • 2.2.2 高通滤波
  • 2.2.3 同态滤波法
  • 2.3 基于小波变换的图像增强
  • 2.4 形态学的图像增强算法
  • 2.5 本章小结
  • 3 水下图像的基础理论
  • 3.1 水下图像概述
  • 3.2 水下光学成像的规律和特点
  • 3.2.1 水中光学成像原理
  • 3.2.2 水对光的吸收特性
  • 3.2.3 水对光的散射特性
  • 3.3 水下图像增强的常用方法
  • 3.3.1 直方图增强
  • 3.3.2 锐化
  • 3.3.3 平滑滤波
  • 3.3.4 频域低通
  • 3.4 本章小结
  • 4 改进的水下图像增强方法
  • 4.1 基本同态滤波
  • 4.1.1 照明反射模型
  • 4.1.2 同态滤波基本原理
  • 4.2 基于小波变换的同态滤波
  • 4.2.1 小波变换的基本概念
  • 4.2.2 基于小波的同态滤波法
  • 4.3 改进的同态滤波器
  • 4.3.1 等功率谱的基本概念
  • 4.3.2 等功率谱的同态滤波方法
  • 4.3.3 改进的等功率谱同态滤波法
  • 4.4 试验结果及分析
  • 4.5 本章小结
  • 5 总结与展望
  • 5.1 总结
  • 5.2 工作展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 个人简历
  • 发表的学术论文
  • 相关论文文献

    标签:;  ;  ;  ;  

    水下图像增强算法的研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢