毕业设计与论文（基于MATLAB的水下退化图像复原方法的研究）Word文档格式.doc

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评阅者：

2012

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5

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毕业设计说明书（论文）中文摘要

图像处理是一门迅速发展的学科，在大量领域有着极其广泛的应用。

在景物成像的过程中可能出现的模糊、失真或噪声还有变形，会导致图像质量下降，从而降低了图形的科学性，也造成了经济损失。

图像复原是图像处理中的重要技术。

图像复原的可以在某种意义上对图像进行改进，既可以改善图像的视觉效果，又能够便于后续处理。

图像复原在电子监视、医疗摄像等领域具有重要的用途。

数字图像复原问题实际上是在一定的准则下，采用数学最优化方法从退化的图像去推测原图像的估计问题。

不同的准则及不同的数学最优化方法就形成了各种各样的算法。

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。

关键词数字图像，图像复原，复原算法

毕业设计说明书（论文）外文摘要

TitleDegradationoftheimagerestorationmethodbasedonMATLABunderwater

Abstract

Imageprocessingisarapidlydevelopingdiscipline,hasaverywiderangeofapplicationsinalargenumberofareas.Mayappearfuzzy,distortionornoise,distortionwillresultinimagedegradationintheimagingprocessinthescene,therebyreducingthescientificnatureofthegraphics,alsoresultedineconomiclosses.Imagerestorationisanimportanttechniqueinimageprocessing.Imagerestorationimageinasense,toimprove,notonlycanimprovetheimageofthevisualeffect,andalsotofacilitatesubsequentprocessing.Imagerestorationhasanimportantuseinthefieldofelectronicsurveillance,medicalvideo.Digitalimagerestorationproblemisinfactundercertaincriteria,theuseofmathematicaloptimizationmethodstopredicttheestimationproblemoftheoriginalimagefromthedegradedimage.Differentstandardsanddifferentmathematicaloptimizationmethodsonavarietyofalgorithms.Commonrecovery,inversefilteringtorecoverthealgorithm,theWienerfilterrestorationalgorithm,blindconvolutionfilteringrestorationalgorithm,constrainedleastsquaresfilteringrestorationalgorithm.

KeywordsDigitalimage,ImageRestorationRestorationalgorithm

1绪论

海洋覆盖了地球表面面积的71%，蕴藏着巨量的资源和能源。

随着地球上人口的激增，陆上资源的不断消耗，海洋逐渐成为人类赖以生存的发展新空间。

人类在对海洋进行探索发现时，往往采取水下摄像的方式获取有价值的信息。

但由于水下环境复杂，水中生物、悬浮物等的存在，使拍摄到的水下图像受到太多干扰而叠加了严重的噪声，水下成像的困难和水下图像的污染严重影响了人们对海洋的研究。

因此对水下图像进行有效地复原处理，反映出较清晰真实的水下信息是深海研究中关键性的课题之一。

1.1数字图像处理的发展概况

数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。

数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。

早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。

图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。

首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。

他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。

随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。

在以后的数字图像处理技术宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。

数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。

　　1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（ComputerTomograph）。

CT的基该方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。

　　1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。

1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。

与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。

随着图像处理技术的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。

人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。

很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。

其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。

图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。

1.2课题研究的意义

图像信号因其传递信息的丰富性，在科学研究与生产实践中有着极其重要的应用，特别在公共事务管理中。

相对于大气环境，水下成像由于水的吸收、散射等因素更为强烈，致使图像质量严重退化。

相应地，退化图像复原技术及其应用，可以为图像数据库管理，图像信息检索与应用等提供可靠的技术保障。

作为一种成熟的应用软件，Matlab有着强大的数字图像处理功能。

以之作为应用开发平台，研究水下退化图像复原技术极其应用，具有一定的应用价值和现实可行性。

1.3课题研究的内容

本课题基于退化的原始图像，通过水散射特性分析，进行图像复原方法研究与效果比较。

2水下图像的成像

海水是一种特殊的环境，海水中存有大量的介质和悬浮粒子，海水对光的吸收特性使得激光束在传输过程中能量发生严重衰减，造成成像质量下降。

并且海水很强的后向散射特性，还会导致水下激光图像中目标和背景的对比度降低，引起图像模糊。

早在上世纪60年代初，国外就已经开始探索激光探潜的可能性。

1963-1967年，美国俄亥俄州大学科学实验室为空军航空电子实验室进行了一系列实验和理论研究，目的是确定机载光雷达探测水下目标的可能性和优化设计需要的参数。

在1987年，美国国际研究远景规划局将蓝绿激光探潜列为正在进行的几项非声波探潜技术计划之一。

前苏联也是较早研究蓝绿光探潜技术的国家之一。

早在80年代就报到称前苏联已经能从时速每小时160千米的低空飞行的飞机上利用激光扫描技术探测水下目标。

近几年来，国外关于水下光电成像探测用于目标发现与跟踪以及智能兵器测控的技术与系统研发报导，更是显著增加。

国外其他发达国家，如英、日、加拿大也在研究开发水下光电探测系统。

国内对水下探测的研究尚处于初级阶段。

1995年华中理工大学研究报道了消除激光水下目标探测中后向散射的方法问题。

1999年东南大学报道了同步扫描水下激光成像系统主要光学参数的理论分析。

目前，一些先进的识别技术，如距离编码、极化滤波和图像提取技术等已成功地应用于激光水下成像系统中。

水下成像技术必将受到越来越广泛的关注。

2.1水的光学特性

即使是经过过滤的最纯净的水，它对光的衰减也是很严重的。

实验表明，水的衰减是光波长的复函数，它是由两个互不相关的物理过程即吸收和散射引起的，因此光在水中传输时的能量按指数规律迅速地衰减。

单色平行光束的照度可用简单的指数方程来描述，即设是某水层的光量，传输了路程后的光量为：

式中，c为体积衰减系数，表示光传输1m距离后光能量衰减的对数值（自然对数）。

海水体积衰减系数随波长的变化如图2-1所示。

由于光在水中的衰减是由水对光的吸收衰减和水中胶体粒子对光的散射所造成的，因此式中c由两部分组成：

式中，a是体积吸收系数，b是体积散射系数。

即使是清澈透明的海水，60%的衰减是散射引起的，40%的衰减才是吸收引起的，即a=0.02时，b=0.03。

由此可知，水中光散射产生的衰减一般较大。

习惯上我们常用衰减长度表示水质对光的衰减特性。

图2-1海水体积衰减系数随波长的变化

影响水下成像距离的因素：

水中光由于吸收和散射而衰减；

后向散射使图像模糊；

目标与接收器之间的前向散射使图像模糊，同时降低对比度。

2.1.1水对光的选择吸收特性

水对光的吸收在不同的光谱区域是不同的，具有明显的选择性。

水对光谱中的紫外和红外部分表现出强烈的吸收，在可见光谱区段，吸收最大的分别是红色、黄色和淡绿光谱区域。

纯净水和清的大洋水在光谱的蓝-绿区域透射比量大，其中波长为462-475nm的蓝光衰减最少。

但在这个蓝-绿窗口，水的吸收也足以使光的强度每米衰减约百分之四。

其它颜色的光被吸收得更多，几米之外几乎完全消失了。

因此，水对光的吸收造成了部分光能量的损失，同时使水下彩色摄影、摄像变得比较困难，只能在距离目标很近的地方（1～2m）进行拍摄，才能避免色彩的丢失，所以水下中远距离目标成像系统多采用黑白图像的方式。

2.1.2水对光的散射特性

如果水下仅存在对光能量的吸收，可以通过加大照明