《電子技術(shù)應(yīng)用》
您所在的位置：首頁 > 嵌入式技術(shù) > 設(shè)計(jì)應(yīng)用 > 基于Laplacian算法的水下偏振圖像復(fù)原
基于Laplacian算法的水下偏振圖像復(fù)原
2019年電子技術(shù)應(yīng)用第9期
李 蕾1，2，郭天太1，潘孫強(qiáng)2，陳 歡2，趙 軍1，孔 明1
1.中國(guó)計(jì)量大學(xué)，浙江 杭州310000；2.浙江省計(jì)量科學(xué)研究院，浙江 杭州310000
摘要： 為了解決船舶航行過程中水下圖像質(zhì)量退化的問題，開展了基于偏振成像的圖像對(duì)比度提高技術(shù)和圖像增強(qiáng)算法的研究。該技術(shù)中提出了基于偏振信息將不同角度的融合圖像分解為多尺度的金字塔圖像序列，通過高斯卷積和Laplacian Pyramid算法進(jìn)行圖像融合，結(jié)合權(quán)重融合系數(shù)算法實(shí)現(xiàn)對(duì)偏振圖像的細(xì)節(jié)特征增強(qiáng)處理；并與小波變換圖像融合算法進(jìn)行對(duì)比，可以得出該算法明顯改善了水下圖像的SNR值和SSIM值。實(shí)驗(yàn)表明，該水下偏振系統(tǒng)在衰減系數(shù)為2.1的海水環(huán)境中，水下成像距離達(dá)到6 m，能清晰識(shí)別水中物體及其特征識(shí)別，且系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定。
中圖分類號(hào)： TP391.41
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.190299
中文引用格式： 李蕾，郭天太，潘孫強(qiáng)，等. 基于Laplacian算法的水下偏振圖像復(fù)原[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2019，45(9)：85-88.
英文引用格式： Li Lei，Guo Tiantai，Pan Sunqiang，et al. Underwater polarization image restoration based on Laplacian algorithm[J]. Application of Electronic Technique，2019，45(9)：85-88.
Underwater polarization image restoration based on Laplacian algorithm
Li Lei1，2，Guo Tiantai1，Pan Sunqiang2，Chen Huan2，Zhao Jun1，Kong Ming1
1.China Metrology University，Hangzhou 310000，China；2.Zhejiang Institute of Metrology，Hangzhou 310000，China
Abstract： In order to solve the problem of underwater image quality degradation in the process of ship navigation，the image contrast enhancement technology and image enhancement algorithm based on polarization imaging were studied. In this technique, different angle fusion images are decomposed into multi-scale Pyramid image sequences based on polarization information. Gaussian convolution and Laplacian Pyramid algorithm are used for image fusion. Compared with the wavelet transform image fusion algorithm, it can be concluded that the SNR and SSIM values of underwater images are improved obviously. Experiments show that with attenuation coefficient of 2.1, the underwater imaging distance of the underwater polarization system reaches 6 m in the seawater environment, can clearly identify the objects and their characteristics in the water, and the system operates stably.
Key words : underwater laser imaging；polarization imaging；Laplacian algorithm；image fusion

0 引言

    隨著新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展和與先進(jìn)制造技術(shù)的不斷融合，以智能制造檢測(cè)為代表的新一輪產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型已在全球范圍內(nèi)出現(xiàn)。我國(guó)水下勘探的探索方向主要有水下主動(dòng)照明成像、激光掃描成像和距離選通成像。其中水下激光掃描成像系統(tǒng)由于水體對(duì)準(zhǔn)直光束的擴(kuò)散和硬件設(shè)備的不完善限制了圖像的成像分辨率。而光學(xué)偏振成像技術(shù)由于其相比于傳統(tǒng)的水下主動(dòng)照明成像系統(tǒng)具有能夠獲取多維的偏振信息的特點(diǎn)，可以利用目標(biāo)物對(duì)偏振光的不同退偏振能力來區(qū)分目標(biāo)與背景[1]，而且偏振系統(tǒng)相較于其他系統(tǒng)研究成本低，因而廣泛應(yīng)用于復(fù)雜環(huán)境下目標(biāo)探測(cè)和圖像質(zhì)量增強(qiáng)等技術(shù)研究中。

    偏振成像是基于傳統(tǒng)光強(qiáng)圖像成像技術(shù)的基礎(chǔ)上，通過獲取受到偏振光學(xué)器件調(diào)制后的光強(qiáng)圖像，從而獲取光束的偏振特性圖像。在成像過程中，偏振光入射到不同物體的表面產(chǎn)生相互作用，將會(huì)對(duì)光束的偏振特性進(jìn)行不同的調(diào)制，從而產(chǎn)生不同的偏振態(tài)的光束[2]。長(zhǎng)春理工大學(xué)提出了將同步掃描技術(shù)與偏振技術(shù)相結(jié)合的實(shí)驗(yàn)方案，并在實(shí)驗(yàn)中提高了水下成像距離和清晰度，但系統(tǒng)的穩(wěn)定性還需要進(jìn)一步優(yōu)化[3]。綜合利用場(chǎng)景光的偏振信息和光譜信息提高光電成像系統(tǒng)的探測(cè)識(shí)別能力，是國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)[4]。以HUANG B[5]、DUBREUIL M[6]的研究為代表，利用散射光的偏振特性分離場(chǎng)景中目標(biāo)信息光和背景散射光，可獲取清晰的目標(biāo)圖像。激光水下偏振成像特征融合算法主要有圖像邊緣融合方法[7]、紋理信息濾波算法[8]、Fraunhofer圓孔衍射方法等[9]。在KRISHNAN D和FERGUS R[10]等人提出的基于超拉普拉斯先驗(yàn)的圖像去模糊算法的基礎(chǔ)上,秦緒佳[11]等人提出了一種改進(jìn)的基于超拉普拉斯約束的單幅圖像去模糊算法,提高了去模糊算法效率。

    在現(xiàn)有的研究基礎(chǔ)上，本文將不同角度的圖像分解為多尺度的金字塔圖像序列，結(jié)合高斯卷積和權(quán)重融合系數(shù)，得到一系列的差值融合圖像，增強(qiáng)了圖像細(xì)節(jié)的融合，并且通過調(diào)節(jié)激光器的發(fā)射頻率來改善偏振成像系統(tǒng)中的照射激光光源環(huán)境。本系統(tǒng)通過實(shí)驗(yàn)證明，在衰減系數(shù)為2.1的海水環(huán)境中，水下成像距離達(dá)到6 m，能清晰識(shí)別水中物體及其特征。SNR值和SSIM值分別用作成像對(duì)比度和分辨率的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，客觀地評(píng)估成像性能。

1 偏振成像系統(tǒng)原理

    偏振成像技術(shù)檢測(cè)技術(shù)是利用不同物體的表面偏振度不同而進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別[12]。水下成像系統(tǒng)中采用偏振系統(tǒng)是根據(jù)目標(biāo)表面的反射光與水下粒子散射光之間的退偏度不同，偏振器有效濾除水體雜光散射，增強(qiáng)了目標(biāo)物體的反射光能力，在一定程度上有效地減少了后向散射光，提高圖片的信噪比。水下激光偏振系統(tǒng)光路圖如圖1所示。

jsj2-t1.gif

    發(fā)射光的Stokes矢量Sout和入射光的Stokes矢量Sin之間有如下關(guān)系，

jsj2-gs1-3.gif

jsj2-gs4.gif

    根據(jù)測(cè)量目標(biāo)表面任意點(diǎn)處的反射光波偏振度，根據(jù)對(duì)所有點(diǎn)的依次運(yùn)算，以獲得目標(biāo)表面中所有點(diǎn)的偏振度。獲得數(shù)字矩陣D后，再通過數(shù)值圖像化處理將D矩陣轉(zhuǎn)換到圖像灰度值空間中，數(shù)字矩陣以圖像的形式顯示，構(gòu)成偏振度圖像。

2 實(shí)驗(yàn)

    實(shí)驗(yàn)照明光源采用長(zhǎng)春新產(chǎn)業(yè)的532 nm YAG激光器LPS-532-S-100 mJ，輸出的激光波長(zhǎng)為1 060 nm，經(jīng)倍頻后為532 nm的綠光?？紤]到水對(duì)不同波長(zhǎng)的光的吸收特性，選取MD Vision CCD作為接收器，其光譜范圍為430~656 nm，單個(gè)像元為10.8 μm，滿足檢測(cè)系統(tǒng)精度條件。偏振光學(xué)系統(tǒng)中的光學(xué)器件選擇武漢優(yōu)光的擴(kuò)束器、衰減器、偏振器、λ/4波片和窄帶濾波器。其實(shí)物裝置圖如圖2所示。

jsj2-t2.gif

    從目標(biāo)反射回來的光波作為待測(cè)入射光，偏振片可以通過透光軸方向旋轉(zhuǎn)，不同偏振角度下的成像清晰度不同，圖3分別記錄偏振片透光軸在3個(gè)不同角度時(shí)目標(biāo)的圖像。圖4為3個(gè)角度的特征融合原始圖像。

jsj2-t3.gif

jsj2-t4.gif

    由于光線被水體介質(zhì)吸收，圖像中目標(biāo)物的邊緣模糊，有待進(jìn)一步對(duì)圖像的增強(qiáng)處理來增加圖像的細(xì)節(jié)顯示。

3 基于權(quán)重融合系數(shù)的增強(qiáng)算法

    對(duì)于單幅水下圖像，首先進(jìn)行降噪增強(qiáng)處理，再對(duì)圖像進(jìn)行3種權(quán)重分布圖的計(jì)算得到融合系數(shù)權(quán)重圖，最后將融合系數(shù)權(quán)重圖與偏振圖像進(jìn)行Laplacian融合得到增強(qiáng)的結(jié)果圖。流程如圖5所示。

jsj2-t5.gif

3.1 圖像預(yù)處理

    首先，對(duì)圖像進(jìn)行直方圖均衡預(yù)處理以增強(qiáng)圖像顯示效果。直方圖均衡化又稱直方圖平坦化，即對(duì)原圖像的質(zhì)量分布圖通過非線性拉伸轉(zhuǎn)為均勻分布的形式，重新分配圖像象元值,使一定灰度范圍內(nèi)象元值的數(shù)量大致相等，從而增強(qiáng)整體圖像的對(duì)比度，改善水下圖像中各種亮度的比例大部分是不均勻分布的情況。

3.2 權(quán)重圖

    最終在圖像上的關(guān)鍵細(xì)節(jié)呈現(xiàn)是非常重要的，如邊緣細(xì)節(jié)、顯著性區(qū)域的清晰度和局部區(qū)域的對(duì)比度。要在圖像融合階段突出這些特征信息，必須對(duì)這些局部像素的值進(jìn)行權(quán)重分布，這樣最終融合圖像可以在這些細(xì)節(jié)可以得到體現(xiàn)。

    (1)局部對(duì)比權(quán)重系數(shù)圖

    局部對(duì)比系數(shù)表征了每一個(gè)像素與周邊像素之間的對(duì)比關(guān)系，其目標(biāo)是突出圖像中邊緣等細(xì)節(jié)信息，其公式表達(dá)如下：

    jsj2-gs5.gif

其中，I是源圖像，IC是源圖像經(jīng)過低通濾波后的圖像。低通濾波圖像是通過對(duì)源圖像I與卷積核H進(jìn)行卷積獲取。

jsj2-gs6.gif

    (2)顯著性區(qū)域權(quán)重圖

圖像的主要信息僅集中在幾個(gè)關(guān)鍵區(qū)域，人們通常關(guān)注圖像輪廓最大或輪廓方向突然變化的區(qū)域。這些信息可用顯著圖來體現(xiàn)。與增強(qiáng)的全局對(duì)比度不同，顯著圖可以突出顯示原始圖像的邊緣；進(jìn)一步增加其局部區(qū)域的輪廓相應(yīng)的權(quán)重值，增強(qiáng)圖像對(duì)比度。

    (3)曝光權(quán)重圖

    曝光權(quán)重圖表征像素的曝光特性，利用曝光值的估計(jì)來評(píng)估像素的合理灰度值，其公式如下：

    jsj2-gs7.gif

其中，I(x，y)為源圖像，σ可以選取固定值0.25。對(duì)于灰度值差異大的像素，將獲取更大的權(quán)重值。

    圖6的3分圖分別是輸入圖像的曝光權(quán)重圖、局部對(duì)比度權(quán)重圖和顯著性區(qū)域權(quán)重圖。分別將3幅權(quán)重圖進(jìn)行加權(quán)融合得到融合系數(shù)權(quán)重分布圖，如圖7所示。

jsj2-t6.gif

jsj2-t7.gif

3.3 Laplacian金字塔融合

    單幅水下彩色圖像經(jīng)過降噪增強(qiáng)處理后，得到了均衡化的圖像I。同時(shí)通過3種權(quán)重系數(shù)的設(shè)計(jì)，圖像分別各計(jì)算得到3幅權(quán)重圖WLC、WS、WE。將圖像對(duì)應(yīng)的權(quán)重圖分別進(jìn)行歸一化，然后對(duì)3個(gè)權(quán)重圖進(jìn)行加權(quán)融合，得到新的系數(shù)jsj2-t7-x1.gif：

jsj2-gs8-10.gif

    將偏振圖像結(jié)合圖7的融合系數(shù)權(quán)重分布圖進(jìn)行Laplacian金字塔融合，即：

    jsj2-gs11.gif

其中，Gl表示高斯金字塔分解，Ll表示Laplacian金字塔分級(jí)。得到結(jié)果如圖8所示。

    為了對(duì)圖8圖像增強(qiáng)算法的結(jié)果圖片進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)，將小波變換的融合方法與本實(shí)驗(yàn)算法進(jìn)行對(duì)比，小波變換算法實(shí)質(zhì)上是將圖像信息分解為不同空間維度上，然后對(duì)不同空間的信息進(jìn)行線性處理，增強(qiáng)圖像效果[13]。若將小波變換方法簡(jiǎn)單地用于圖像增強(qiáng)，在圖像增強(qiáng)的同時(shí)也放大了噪聲。用“軟閾值”的小波圖像增強(qiáng)方法可以在增強(qiáng)的同時(shí)有效地抑制噪聲[14]，然而有時(shí)會(huì)產(chǎn)生振鈴現(xiàn)象。小波變換的處理效果圖如圖9所示。

jsj2-t8+9.gif

    對(duì)圖像進(jìn)行SNR(Signal to NoiseRatio)值和SSIM(Structural Similarity)值的評(píng)估。SNR評(píng)估的方法是將一幅圖像分割成若干個(gè)局部區(qū)域，計(jì)算局部區(qū)域的方差值，然后選取最大值與最小值的比較進(jìn)行SNR的計(jì)算。SSIM評(píng)估圖像的結(jié)構(gòu)相似性，并且是用于測(cè)量原始圖像與偏振圖像和兩個(gè)圖像之間的相似性的指示符。

    表1為分別采用本文算法和小波變換圖像融合算法對(duì)偏振圖像的增強(qiáng)測(cè)試結(jié)果的數(shù)值評(píng)估表。

jsj2-b1.gif

    從表1中的數(shù)據(jù)可以看出，兩種算法都不僅在主觀視覺上可以明顯看出圖像增強(qiáng)的效果，在客觀數(shù)據(jù)上也較好地改善了SNR和SSIM兩個(gè)評(píng)價(jià)值，獲得了較好的圖像增強(qiáng)效果，由于本文采用不同偏振角度下的偏振圖像特征融合，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行權(quán)重系數(shù)圖像融合，這使圖像細(xì)節(jié)對(duì)比度得到了比較大的提升，可以提取出更多的特征信息，用來進(jìn)行水下圖像的內(nèi)容分析。

4 結(jié)論

    本文主要是采用水下偏振光學(xué)成像技術(shù)獲取圖像，對(duì)水下的幾個(gè)圖像質(zhì)量提升方向進(jìn)行了研究。在實(shí)驗(yàn)中,對(duì)發(fā)現(xiàn)的問題和不足提出了可行的改善方案,如在實(shí)驗(yàn)中添加濾波片以改善實(shí)驗(yàn)室中存在的非綠光波段雜散光干擾,對(duì)于目前不能解決的問題,提出了后續(xù)解決方案,為后續(xù)研究提供了解決問題的思路。

參考文獻(xiàn)

[1] 王維.偏振光譜成像目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2016，42(12)：73-75.

[2] 張玉梅.全Stokes偏振成像技術(shù)的研究[D].南京：南京理工大學(xué)，2015.

[3] 袁婷.激光水下成像系統(tǒng)研究[D].長(zhǎng)春：長(zhǎng)春理工大學(xué)，2013.

[4] ARNOLD-BOS A，MALKASSE J P，KERVERN G.Towards a model-free denoising of underwater optical images[C].Oceans，2005.

[5] HUANG B，LIU T，HU H，et al.Underwater image recovery considering polarization effects of objects[J].Optics Express，2016，24(9)：9826-9838.

[6] DUBREUIL M，DELROT P，LEONARD I，et al.Exploring underwater target detection by imaging polarimetry and correlation techniques[J].Applied Optics，2013，52(5)：997-1005.

[7] 溫佳，馬彩文，水鵬朗.改進(jìn)自適應(yīng)LBG矢量量化算法在干涉高光譜圖像壓縮中的應(yīng)用[J].光譜學(xué)與光譜分析，2011，31(4)：1033-1037.

[8] 張曉玲，張培強(qiáng)，沈蘭蓀.基于信息量失真測(cè)度的VQ及在高光譜圖像無損壓縮中的應(yīng)[J].遙感學(xué)報(bào)，2004，8(5)：414-418.

[9] 劉仰川.基于預(yù)測(cè)與JPEG2000的高光譜圖像無損壓縮方法研究[J].激光與紅外，2012，42(4)：452-457.

[10] KRISHNAN D，F(xiàn)ERGUS R.Fast image deconvolution using hyper-Laplacian priors[C].International Conference on Neural Information Processing Systems，2009.

[11] 秦緒佳，柯玲玲，范穎琳，等.改進(jìn)的超拉普拉斯約束的單幅圖像去模糊算法[J].小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，2018，39(5)：235-240.

[12] 安雨飛，林軍，山其君，等.一種基于偏振原理和FPGA的調(diào)光系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2011，37(1)：71-73.

[13] 趙滿慶.基于小波變換的圖像處理技術(shù)[J].電子技術(shù)與軟件工程，2018，132(10)：73.

[14] 方勇，戚飛虎.基于軟閾值的小波圖像增強(qiáng)方法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2002(23)：16-19.



作者信息:

李  蕾1，2，郭天太1，潘孫強(qiáng)2，陳  歡2，趙  軍1，孔  明1

(1.中國(guó)計(jì)量大學(xué)，浙江 杭州310000；2.浙江省計(jì)量科學(xué)研究院，浙江 杭州310000)

此內(nèi)容為AET網(wǎng)站原創(chuàng)，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。