水下机器人湍流作业情况的图像退化及复原研究

方案

2.1 问题分析

在水下环境中，由于水介质对光线的散射与吸收作用，使水下图像产生严重的灰白效应，水的流动、摄像机与目标物的运动都会使图像产生模糊，因此，图像增强是必不可少的。本文基于盲目图像复原方法，首先脱离真实图像辨识出点扩散函数PSF，然后用经典图像复原算法复原退化图像。

2.2 退化模型

一般的图像退化模型可以通过表达式（1）来进行表示：

其经过傅里叶变化至频域后可表示成表达式（2）：

2.3 点扩散函数的确定

光在水中传播时，散射方式主要有两种，种是在遇到悬浮粒子时，射方向与光前进方向一致的现象，为前向散射;还有一种是在遇到悬浮粒子时，生的向光前进相反的方向散射的现象，为后向散射。

放置在系统输入平面上、空间频率为ν的一维余弦光栅的光强分布可表为：

通过系统后像的光强分布则为式（4）：

2.4 基于图像先验和图像结构特征的模糊图像盲复原算法

（1） 问题描述。

式子（6）所搭建的模型可以用来描述图像的降质和模糊的过程：

（2）提出的盲复原算法。

假设由模糊核参数表示的模糊核函数为：

盲复原算法的流程框图，如图所示：

（3）基于最大后验估计复原图像判决准则。

3 结论

通过以上模型算法的分析，初步完成了对水下湍流条件下图像复原方案的搭建，通过后期的代码实现，可以较好地实现水下图像复原的目的。

参考文献

[1]陈琳. 水下图像复原处理方法的研究[D].中国海洋大学，2015.

[2]孙飞飞. 水下图像增强和复原方法研究[D].中国海洋大学，2011.

[3]杨淼， 魏志强. 基于湍流退化模型的自适应水下图像复原及其评价[J]. 海洋技术学报， 2012，31（4）：26-31.