本發(fā)明涉及圖像復(fù)原技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種水下原位圖像復(fù)原系統(tǒng)及其方法。

背景技術(shù)：

地球百分之七十以上的面積是海洋，廣袤的大洋中蘊藏著豐富的漁業(yè)、礦業(yè)資源，這對于緩解人類所面臨的越來越大的人口、資源、環(huán)境壓力有著至關(guān)重要的作用，因此海洋信息的獲取、傳輸和處理等理論與技術(shù)的重要性也更加凸顯。

水下機器人作為探索海洋的重要手段之一，能夠在水中長時間工作，執(zhí)行水下觀察、攝影、打撈和施工等任務(wù)，同時在軍事上也有用武之地，用于偵察、布雷等。這些任務(wù)的成功都離不開對水中信息的獲取，因此，現(xiàn)在的水下機器人大都配備了圖像處理識別系統(tǒng)，水下信息獲取的準確性也就具有了現(xiàn)實意義。

水下圖像的典型特點表現(xiàn)如下：(1)水下成像最本質(zhì)直接的物理特性即水體對光線的吸收導(dǎo)致光能量的衰減以及水分子和水中雜質(zhì)引起的散射現(xiàn)象對光線的偏移，這些情況導(dǎo)致水下圖像采集到的信息弱而模糊不清；(2)水下介質(zhì)對各個波段的散射和吸收特性不一致，通常紅波段衰減最為嚴重，這導(dǎo)致水下圖像顏色失真。水下成像環(huán)境比陸上復(fù)雜得多且水下圖像普遍質(zhì)量較差，在對圖像進行目標識別、圖像分割等分析和處理之前，需將其進行預(yù)處理，增強圖像的對比度，突出感興趣的細節(jié)及特征，改善圖像的視覺效果，提供直觀、清晰、適合于分析的圖像。因此，圖像復(fù)原技術(shù)對于水下圖像尤為重要，而水下復(fù)原方法的研究也有很強的實際應(yīng)用價值。

國內(nèi)外部分學者改進了直方圖均衡化系列算法、小波變換和傅里葉變換等圖像增強算法并用于水下圖像的清晰化處理。例如王猛等人使用結(jié)合了同態(tài)濾波與小波變換的方法提高水下圖像對比度，探討了同態(tài)濾波在水下圖像處理中的可發(fā)揮的作用。rafaelgarcia等分別使用同態(tài)濾波、照度域減法、局部直方圖均衡化法處理水下圖像，根據(jù)不同的效果說明其適用范圍。李慶忠使用小波分解增強水下yuv空間的彩色圖像。dr.jyotisinghai使用一種改進的直方圖均衡化方法來處理水下圖像，可以實現(xiàn)亮度保持，這種方法的準則是熵值最大，其研究成果于2007年在一次關(guān)于多媒體與計算機智能的國際會議上發(fā)表。國內(nèi)發(fā)明專利方面，王建等人《一種基于湍流模型的水下圖像復(fù)原方法》(申請?zhí)枺篶n201510086152)，首先將彩色水下圖像由rgb空間轉(zhuǎn)換到y(tǒng)cbcr顏色空間，采用雙邊濾波法對灰度分量進行平滑處理，求取基于湍流模型的退化圖像，校正后得到復(fù)原圖像。邊信黔等人《基于散射模型的水下圖像復(fù)原方法》(申請?zhí)枺篶n201010209306)，首先采用線性擬合法和平均法對所考慮水域的水下光線傳播散射模型進行標定，總結(jié)出映射的全面約束條件，根據(jù)約束條件構(gòu)造出分段映射函數(shù)實現(xiàn)圖像復(fù)原。關(guān)于基于物理模型的水下退化圖像復(fù)原方法，grosso、voss用實驗方法測量水下的光學傳遞函數(shù)，但設(shè)備昂貴復(fù)雜難以實用。實驗方法中也可用光的傳遞函數(shù)結(jié)合水體一維mtf信息，該方法數(shù)據(jù)較多，精度較高，但是實際在海下難以具備實驗室的條件，因此通用性不好。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

基于提到的上述問題，本申請通過提供一種水下原位圖像復(fù)原系統(tǒng)及其方法，采用非盲復(fù)原方法，在已知點擴散函數(shù)(psf)的情況下，能夠更準確地提取圖像信息，獲取清晰的圖像，解決了水下拍攝圖像的降質(zhì)問題，提高了圖像復(fù)原質(zhì)量且適用于不同水質(zhì)下的降質(zhì)圖像復(fù)原。

本申請采用以下技術(shù)方案予以實現(xiàn)：

一種水下原位圖像復(fù)原系統(tǒng)，包括水下機器人框架、激光手電筒、ccd相機以及支架，所述水下機器人框架有n條處于同一水平面的橫桿，n為大于等于3的整數(shù)，在每條橫桿的一端均設(shè)置所述激光手電筒，在橫桿的另一端設(shè)置所述支架，所述ccd相機安裝在所述支架上，所述激光手電筒正對所述ccd相機，且所述激光手電筒發(fā)出的光束與所述ccd相機的鏡頭處于同一水平線上。

作為一種優(yōu)選的技術(shù)方案，為了使所述激光手電筒發(fā)出的光束與所述ccd相機的鏡頭處于同一水平線上，在所述激光手電筒與所述水下機器人框架之間還設(shè)置有一定高度的方塊，所述激光手電筒放置在所述方塊上，用鋼箍將所述方塊與所述激光手電筒一起固定在所述水下機器人框架的橫桿上。

一種水下原位圖像復(fù)原系統(tǒng)的復(fù)原方法，包括如下步驟：

s1：構(gòu)建水下原位圖像復(fù)原系統(tǒng)，將所述ccd相機設(shè)置在所述水下機器人框架橫桿的一端的不同位置處，在橫桿的另一端設(shè)置有激光手電筒，同時測得所述ccd相機在距激光手電筒n個不同距離處的點擴散函數(shù)，n為大于等于3的整數(shù)；

s2：根據(jù)步驟s1中測得的點擴散函數(shù)以及體散射函數(shù)公式，確定該水下原位圖像復(fù)原系統(tǒng)的點擴散函數(shù)；

s3：根據(jù)圖像退化模型，得到水下降質(zhì)圖像的復(fù)原圖像。

進一步地，步驟s2中根據(jù)以下公式來確定該水下原位圖像復(fù)原系統(tǒng)的點擴散函數(shù)psf(θ)：

體散射函數(shù)：

空間頻率：

式中，θ為角分量，k為常數(shù)，c為光束衰減因子，ω為散射反照率，cω為總衰減系數(shù)，τ＝kl為光學長度，k為總衰減系數(shù)，l為成像距離，θ0為多次散射的平均散射角，φ為方位角。

進一步地，步驟s3中圖像退化模型為：

設(shè)水下拍攝單元要拍攝的場景為f(x,y)，經(jīng)過光學成像系統(tǒng)后獲得的圖像g(x,y)＝f(x,y)*h(x,y)+n(x,y)，其中，(x,y)為坐標變量，h(x,y)為光學成像系統(tǒng)的點擴散函數(shù)，n(x,y)為加性噪聲，*表示卷積。

作為一種優(yōu)選的技術(shù)方案，步驟s1中，同時測得所述ccd相機在距激光手電筒10cm、15cm、20cm處的點擴散函數(shù)。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本申請?zhí)峁┑募夹g(shù)方案，具有的技術(shù)效果或優(yōu)點是：

1、利用實驗測量得到精確的點擴散函數(shù)，提高圖像復(fù)原質(zhì)量。根據(jù)圖像退化模型，點擴散函數(shù)(psf)的精確性在很大程度上決定了圖像復(fù)原的精確度。

2、可滿足實時復(fù)原的要求。由于本發(fā)明采用ccd對光強信息進行實時接收，并通過信號處理系統(tǒng)保證信號的快速處理，可滿足實時復(fù)原的應(yīng)用要求。

3、本系統(tǒng)滿足小型化、低成本、高性能等要求，對各種水體的實時水下圖像復(fù)原有著十分重要的意義。

附圖說明

圖1為水下原位圖像復(fù)原系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

本基于提到的上述問題，本申請通過提供一種水下原位圖像復(fù)原系統(tǒng)及其方法，采用非盲復(fù)原方法，在已知點擴散函數(shù)(psf)的情況下，能夠更準確地提取圖像信息，獲取清晰的圖像，解決了水下拍攝圖像的降質(zhì)問題，提高了圖像復(fù)原質(zhì)量且適用于不同水質(zhì)下的降質(zhì)圖像復(fù)原。

為了更好的理解上述技術(shù)方案，下面將結(jié)合說明書附圖以及具體的實施方式，對上述技術(shù)方案進行詳細的說明。

實施例

一種水下原位圖像復(fù)原系統(tǒng)，如圖1所示，包括水下機器人框架1、激光手電筒2、ccd相機3以及支架4，所述水下機器人框架1有3條處于同一水平面的橫桿，在每條橫桿的一端均設(shè)置所述激光手電筒2，在橫桿的另一端設(shè)置所述支架4，所述ccd相機安裝在所述支架4上，所述激光手電筒2正對所述ccd相機3，且所述激光手電筒2發(fā)出的光束與所述ccd相機3的鏡頭處于同一水平線上。為了使所述激光手電筒2發(fā)出的光束與所述ccd相機3的鏡頭處于同一水平線上，在所述激光手電筒2與所述水下機器人框架1之間還設(shè)置有一定高度的方塊5，所述激光手電筒2放置在所述方塊5上，用鋼箍6將所述方塊5與所述激光手電筒2一起固定在所述水下機器人框架1的橫桿上。

在本實施例中，采用螺栓和螺母7的結(jié)構(gòu)將所述ccd相機安裝在所述支架4上，所述支架4也是采用螺栓和螺母7的結(jié)構(gòu)設(shè)置在所述水下機器人框架1的橫桿上。

一種水下原位圖像復(fù)原系統(tǒng)的復(fù)原方法，包括如下步驟：

s1：構(gòu)建水下原位圖像復(fù)原系統(tǒng)，將所述ccd相機3設(shè)置在所述水下機器人框架1橫桿的一端的不同位置處，在橫桿的另一端設(shè)置有激光手電筒2，同時測得所述ccd相機3在距激光手電筒10cm、15cm及20cm處的點擴散函數(shù)；

s2：根據(jù)步驟s1中測得的點擴散函數(shù)以及體散射函數(shù)公式，確定該水下原位圖像復(fù)原系統(tǒng)的點擴散函數(shù)；

體散射函數(shù)：

空間頻率：

式中，θ為角分量，k為常數(shù)，c為光束衰減因子，ω為散射反照率，cω為總衰減系數(shù)，τ＝kl為光學長度，k為總衰減系數(shù)，l為成像距離，θ0為多次散射的平均散射角，φ為方位角；

s3：根據(jù)圖像退化模型，得到水下降質(zhì)圖像的復(fù)原圖像。

其中，圖像退化模型為：

設(shè)水下拍攝單元要拍攝的場景為f(x,y)，經(jīng)過光學成像系統(tǒng)后獲得的圖像g(x,y)＝f(x,y)*h(x,y)+n(x,y)，其中，(x,y)為坐標變量，h(x,y)為光學成像系統(tǒng)的點擴散函數(shù)，n(x,y)為加性噪聲，*表示卷積。

本申請的上述實施例中，通過提供一種水下原位圖像復(fù)原系統(tǒng)及其方法，包括水下機器人框架、激光手電筒、ccd相機以及支架，所述水下機器人框架有n條處于同一水平面的橫桿，n為大于等于3的整數(shù)，在每條橫桿的一端均設(shè)置所述激光手電筒，在橫桿的另一端設(shè)置所述支架，所述ccd相機安裝在所述支架上，所述激光手電筒正對所述ccd相機，且所述激光手電筒發(fā)出的光束與所述ccd相機的鏡頭處于同一水平線上，本發(fā)明采用非盲復(fù)原方法，在已知點擴散函數(shù)(psf)的情況下，能夠更準確地提取圖像信息，獲取清晰的圖像，解決了水下拍攝圖像的降質(zhì)問題，提高了圖像復(fù)原質(zhì)量且適用于不同水質(zhì)下的降質(zhì)圖像復(fù)原。

應(yīng)當指出的是，上述說明并非是對本發(fā)明的限制，本發(fā)明也并不僅限于上述舉例，本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在本發(fā)明的實質(zhì)范圍內(nèi)所做出的變化、改性、添加或替換，也應(yīng)屬于本發(fā)明的保護范圍。