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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

水下图像是海洋信息的重要载体，水下图像的获取与水下成像系统密切相关。与陆地上拍摄的普通图像不同，海洋中环境复杂，由于水体中水分子与各种物质对光有吸收作用，光线在水中传输过程中也会产生使图像变得不清晰的前向散射和引入了图像的噪声背景的后向散射，图像质量不可避免地被吸收和散射效应降低了。水下图像成像主要存在颜色失真，曝光不足和模糊三个主要问题。这些问题主要是介质的物理性质造成的。首先，由于波长不同，水下图像的颜色通常会失真。因为红色能量是最小的，会被首先吸收，在水里消失，而绿色具有相反的性质，则被显现出来。这种特性使水下图像变成蓝色或绿色。第二，曝光不足主要是由于光能的吸收。这导致亮度衰减和距离相机十米以上的物体几乎看不到。第三，两个原因导致了在屏幕上显示的水下图像模糊。一是由于海水中悬浮的大量颗粒，光被散射导致传播方向位移。另一种情况是水和悬浮粒子都能反射光线，从而影响物体在水中反射的光。与此同时，一部分光线从粒子中散射回来，减少了对比度。退化的水下图像给实际应用和科学研究带来了极大的不便。本文采用一种基于高阶全变分特性的水下图像增强方法，通过抑制光线在水载体中传播时由于光线的吸收和散射作用而产生的模糊、不清晰等问题，使得人眼所观察到的物体更加自然真实，这样可以有效的突出物体的携带的有用信息，方便对海洋资源的探索与获取。

国内外研究现状

有关水下图像增强的研究始于 21 世纪初，目前国内外能检索到的论文（包括学位论文）已近百篇。根据各方法所用图像增强技术的不同，大致可分为以下 4 类：

① 基于空域增强的方法：常用技术有对比度拉伸、直方图均衡等；然而，当这些方法应用于水下图像时，效果并不理想。研究发现：直方图均衡化算法及其演变的算法应用于水下图像时，常常会引入严重的伪影并且放大图像中的噪声；灰度世界假设和白平衡算法应用于水下图像时，当光照不足时会引起严重的颜色失真；由于水下图像具有低对比度和可视化边缘少等特点，灰度边缘假设算法的假设条件遭到破坏，当其应用于水下图像时效果也不理想。总体来说，虽然经典的空域图像增强算法会在某种程度上改善水下图像视觉质量，但仍然存在放大噪声、引入伪影、导致颜色失真等趋势。

2. 研究的基本内容

调研课题的国内外现状，距离说明各方法的特点和优缺点，研究高阶全变分算法和实现方案，提出一种基于高阶全变分光照先验的水下图像增强方法。结合Retinex理论通过RGB通道将整幅图像分解为光照图像和反射率图像，对光照和反射率图像的分别进行处理，比现有的很多Retinex算法更加简单有效。增强水下图像主要有三个步骤：首先采用基于统计方法的色彩矫正策略，以解决水下图像的色彩失真等问题；然后采用基于Retinex稀疏优化理论的水下图像增强方法来克服水下图像曝光不足与模糊等问题，加入梯度域的保真项以解决反射率边缘结构不清晰等问题；接下来引入高阶全变分光照先验，构建一个新的优化目标函数并提出一种高效优化的求解方法，利用高阶全变分正则化法建立水下图像重构模型，利用拉格朗日算子进行快速迭代求解，解决水下散射线性严重导致对比度降低的问题；最后采用直方图后处理方法提高反射系数和照明度，以解决模糊和曝光不足的问题。本文所采用的方法可以使图像所包含的原始信息得到较好的恢复，比目前现有的其它方法增强效果更为明显。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案：

① 搜集和分析理解水下图像增强和复原方法的论文资料。

② 分析水下图像退化的现象和原因，分析现有方法的利弊，针对现有水下图像增强方法的不足之处，探索创新和改进的方式。

4. 参考文献

[1]b. henke, m. vahl and z. zhou,'removing color cast of underwater images through non-constant colorconstancy hypothesis,' 2013 8th international symposium on image andsignal processing and analysis (ispa), 2013: 20-24.

[2]x. fu, p. zhuang, y. huang, y. liao, x.zhang and x. ding, 'a retinex-based enhancing approach for singleunderwater image,' 2014 ieee international conference on image processing(icip), 2014: 4572-4576.