1 大连交通大学 机械工程学院，辽宁 大连 6028
2 大连市先进机器人感知与控制技术创新中心，辽宁 大连 11608
水下环境获取图像存在对比度下降、清晰度降低、信息衰减等问题。传统方法是对整幅图像的偏振信息进行估计处理，水下图像中目标具有复杂的偏振特性，导致某些目标区域的复原效果欠佳，发生退化。本文提出了一种水下降质图像偏振参数分区优化复原方法。首先经分块对比度加强和引导滤波对两幅偏振正交图像处理后提取高低偏物体的连通域，根据偏振度图像各像素点的值进行分区，优化了对低、高偏振度目标物区域的提取过程；其次分别估计各目标物的目标光偏振度，解决了传统方法中全局估计中复杂目标的错误估计问题；最后对后向散射光偏振度图像进行迭代优化，得到最优选区。实验表明：本文实验结果的主观视觉质量提升显著，前两组实验在低浑浊度下对比原始光强图，客观评价指标EME值提升平均达554%，对比度则平均提升528%，第三组实验在低照度高浑浊度环境下对比原始光强图，EME值提升达379%，对比度则提升956%。三组实验自然图像质量评价指标NIQE值表现良好，图像更加自然。本文的方法较传统方法能有效地复原水下浑浊图像，增加图像对比度，削弱信息衰减，实现更好的图像清晰化效果。
信息衰减 对比度加强 分区优化 迭代优化 图像清晰化 information attenuation increased contrast partition optimization iterative optimization image sharpening 光学 精密工程
2023, 31(20): 3010
1 中国科学院自适应光学重点实验室, 成都 610209
2 中国科学院光电技术研究所, 成都 610209
3 中国科学院大学, 北京 100049
4 重庆连芯光电技术研究院有限公司, 重庆 400021
受气动光学效应的影响, 来自目标的光波波前会产生动态扰动, 导致成像模糊化。常用的校正方法是在测得波前的前提下进行解卷积处理, 达到还原图像的效果。传统的波前传感器只能有效测量中心视场, 由于存在非等晕问题, 导致所能还原的图像区域过小。光场相机波前传感器作为一种新型波前传感器, 具有视场大、动态范围大的优点, 可以同时探测模糊图像不同区域的点扩散函数, 从而一次性还原整幅图像。文章利用Matlab模拟了光场相机的大视场波前探测特性, 对气动光学效应引起的模糊图像进行清晰化处理, 并与夏克-哈特曼传感器的模拟结果进行了比较。结果表明, 光场相机波前传感器可以对气动光学效应造成的波前扰动进行有效的大视场波前探测, 一次探测能够清晰化整个视场的图像, 且视场范围是传统波前传感器的数倍以上。
图像模糊 解卷积 波前测量 光场相机 图像清晰化 气动光学效应 image blur deconvolution wavefront measurement light field camera image sharpening aero-optical effect
1 中国科学院安徽光学精密机械研究所大气光学中心, 安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学, 安徽 合肥 230026
3 脉冲功率激光技术国家重点实验室, 安徽 合肥 230031
提出了一种消除雾气对车载摄录设备光学成像影响的系统,改善了车载设备获取图像的视觉效果,优化了后续对图像中信息的提取与应用。设计的双模式雾气消散系统包括硬件和软件两部分,硬件为基于物理热消散效应的机械去雾结构,软件为基于大气散射模型估算的图像处理算法。能在不同湿度下保证车载摄录图像的清晰度和细节特征,具有实时处理和自适应反馈等优势,满足商业化应用需求。
图像处理 图像去雾 热消散 图像清晰化 车载 激光与光电子学进展
2020, 57(6): 061014
1 河海大学物联网工程学院, 江苏 常州 213022
2 常州市传感网与环境感知重点实验室, 江苏 常州 213022
3 南通河海大学海洋与近海工程研究院, 江苏 南通 226019
在水下环境中，光的散射和衰减导致水下光学成像质量严重下降，图像对比度低、颜色失真。提出了一种基于暗原色和白平衡相结合的新方法来提高水下光学成像的图像质量，达到使水下光学成像清晰化的目的。根据水下成像特点，建立水下光学成像模型，采用暗原色算法对图像进行去模糊，并依据白平衡理论对去模糊后的图像进行颜色校正，提高水下彩色图像的质量。实验表明，提出的方法能够有效去除由光的散射引起的模糊，增强水下图像的可见度和恢复水下图像的颜色平衡，明显提高图像的清晰度和颜色的保真度。
图像处理 水下彩色图像 暗原色 白平衡 图像清晰化 光学学报
2014, 34(s1): s110001
