针对水下图像对比度低、颜色失真、可见度低等问题，提出了一种基于场景深度估计和背景区域分割的复原方法。首先，利用多方向斜梯度算子和各颜色通道的衰减差估计图像的场景深度。然后，利用场景深度估计过程中得到的梯度和色差信息将图像的背景与前景区域分离，并分别在背景和前景区域估计背景光和透射率。在得到背景光和透射率图后，基于水下成像模型对前景区域进行场景恢复，同时采用在HSV颜色空间直方图拉伸的方法对背景区域进行对比度增强。最后，通过设置过渡区域权重图对前景和背景进行融合得到最终的复原结果。实验结果表明，所提方法能更准确地估计背景光和透射率，在对比度增强、色彩修正及清晰度提升等方面具有良好的性能。与经典的方法对比，所提方法在UIQM、UCIQE、FDUM和FADE等4个客观质量评价指标上的提升均超过15%。

相位解包裹是光学干涉测量的关键环节，要求计算速度快、精度高、适应性强。根据包裹相位不同级次间存在明显边界的特点，本文提出数学形态学区域分割的快速相位解包裹算法。首先，采用数学形态学提取边界并分割相位区域。然后，计算区域之间的相位差异以确定各区域的相位级次和抬升值，判断边界点归属以确定边界各点抬升值。最后，根据抬升值对各区域相位进行整体抬升，最终获得空间上连续分布的相位。仿真和实验表明：基于数学形态学的解包裹算法对于1 000×1 000 pixels像素的相位处理时间在1 s以内，仅为经典的最小二乘算法用时的1/4，且相位自身边界、无效区域、噪声等因素对解包裹效果并无影响。该算法具有速度快、适用性强、精度较高等优点，在动态光干涉、光全息、光栅条纹投影轮廓测量等对运算速度要求较高的测量场景中有广泛的应用前景。

针对传统暗通道去雾算法对天空区域处理能力不足,复原效果常伴有色彩失真及光晕现象等问题,提出了一种结合天空区域分割和加权融合的去雾算法。利用天空区域的亮度特性设置众数约束阈值,将雾图分割为天空和非天空区域;结合不同滤波尺寸暗通道优势,构造融合暗通道;在天空区域分割的基础上采用加权技术获得更可靠的大气光值;设置过渡区域对天空和非天空区域的透射率进行结合。实验结果表明,针对含有天空区域的雾图,本文算法的去雾效果明显,改善了天空区域颜色失真的问题,并抑制了边缘区域的光晕效应。

传统图像去雾算法在处理亮度不均匀区域时可能会出现光晕现象,为了解决该问题,提出了一种基于边界限制的自适应双边滤波去雾方法。通过直方图分析方法,获得了明亮区域分割的阈值点,进而实现对明亮区域的分割,并求取了全局大气背景光的值。构造了自适应边界限制方法,获取了初始透射率图像,通过优化的自适应快速双边滤波方法对透射率图像进行了优化。运用改进的暗原色理论方法,获取最终的去雾结果。通过主观和客观实验分析,可得该方法在视觉效果和效率方面优于当前的去雾方法。

为了解决重构图像中局部微小区域的成像质量问题,提出一种基于区域分割的压缩计算鬼成像方法。先获取复杂物体表面粗略轮廓的感兴趣区域(ROI),同时运用阈值分割方法进行边缘检测以提取图像中不感兴趣区域(N-ROI),并根据识别区域生成相应大小的随机散斑图;再结合压缩感知技术和二阶计算关联算法分别恢复分割的子图像,最后通过图像拼接技术对图像进行复原。实验结果表明,当采样3000次时,所提方法的峰值信噪比较传统计算鬼成像方法有超过9 dB的提升,且比采样500次时增加了约49.57%。该方法可解决其他传统方法中图像局部微小区域成像质量较差的问题,不仅能够大大减少采样数和目标区域空间强度运算量,同时显著提高了图像微小局部区域的成像质量,为关联成像方式提供了一种新的方案。

在采集地震信号时可能会伴随着随机噪声,有些去噪算法会平滑掉地震信号中的部分细节,从而降低地震数据的准确性。为此提出了一种基于区域分割梯度直方图保持(SGHP)的地震信号去噪算法,该算法先将地震含噪信号分成几个区域,再估计每个区域的参考梯度直方图,最后对每个区域使用梯度直方图保持进行去噪,使得去噪后的地震信号的梯度分布尽可能接近原始信号,从而达到保护地震信号细节的目的。利用SGHP分别对合成地震信号和叠后陆上地震信号进行去噪,与非局部均值滤波(NLM)、块匹配三维(BM3D)协同滤波和聚类稀疏表示(CSR)的去噪效果进行对比,采用峰值信噪比和结构相似度的评价指标进行评估,结果表明,SGHP的去噪效果最优。

针对低对比度、岸岛背景、前景遮挡等复杂背景下前视红外图像在检测识别海面弱小目标困难的问题,提出一种基于红外偏振图像的海面弱小目标增强方法。开发了一种符合人视觉系统感知色彩的改进色调-饱和度-强度(HSI)颜色空间融合算法,融合海面图像中的红外偏振度信息与红外强度信息;设计一种基于红外偏振图像的海面区域分割方法,分割海面区域,并将其作为候选目标增强区域;利用上下文显著性算法计算海面HSI颜色空间融合图像的显著性,根据显著图修正海面HSI颜色空间融合图像,得到目标增强图像。采用目标与背景对比度和局部信噪比评价融合图像增强效果。结果表明,与现有方法相比,所提方法在不同场景下能增强目标并抑制背景干扰,评价指标高于现有方法,能够为海面舰船目标检测与识别提供支持。