【摘 要】
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水下图像是海洋信息的重要载体,是人们获取水下信息的重要来源,在海洋资源的勘探开发中得到了广泛的应用。但光在水中传播时,水介质会对其产生强烈的吸收和散射作用。这会给水下图像带来细节模糊、对比度低、颜色退化等严重问题,图像的失真限制了目标的能见度,给物体识别带来一定的困难。因此,利用图像处理技术还原水下图像的真实面貌具有很高的实用价值。本文根据颜色线（color-line,CL）理论对退化水下自然彩色
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水下图像是海洋信息的重要载体,是人们获取水下信息的重要来源,在海洋资源的勘探开发中得到了广泛的应用。但光在水中传播时,水介质会对其产生强烈的吸收和散射作用。这会给水下图像带来细节模糊、对比度低、颜色退化等严重问题,图像的失真限制了目标的能见度,给物体识别带来一定的困难。因此,利用图像处理技术还原水下图像的真实面貌具有很高的实用价值。本文根据颜色线（color-line,CL）理论对退化水下自然彩色图像进行了研究,考虑到在水下环境中颜色信息丢失,噪声等问题会破坏图像的颜色线属性,进而降低颜色线方法的实际应用效果,主要做了以下工作:（1）本文针对水下彩色图像的颜色信息丢失问题,提出了一种基于颜色对手空间（color opponent space）理论的颜色补偿算法。该方案依据图像各通道之间的信息关联性和平衡性,动态补偿衰减通道的颜色信息,能自动减少所有类型的衰减,同时避免由于颜色补偿造成的各分量之间的信息干扰。相比于一些经典的颜色校正算法,该方法在不改变其他信息的情况下恢复图像本身的颜色信息,为颜色线方法在水下环境的应用提供了一个良好的基础。（2）针对水下图像拍摄和传输过程中出现的噪声问题,根据颜色线分布特性和二反射模型（dichromatic reflection model,DRM）建立基于颜色线约束的图像去噪算法。该算法对像素的颜色进行漫反射（diffuse reflection,DR）和镜面反射（specular reflection,SR）分离,通过抑制镜面反射分量中的噪声成分,与代表物体真实颜色的漫反射分量重新组合的方式来缩小图像块颜色簇的扩散情况,从而降低图像噪声。该方案有较好的去噪效果,同时最大程度的保留图像原有的色度和亮度相关性。（3）针对水下环境中不同波长的光衰减率不一致造成三通道间透射率差异性的问题,根据全局背景光（background light,BL）与衰减系数（attenuation coefficient）等固有光学性质之间的联系来推导三通道之间的透射率关系,并综合考虑衰减系数和景深对透射率的影响,建立水下图像局部透射率最优化模型。该模型能够随着环境变化自适应的变化,得到准确的透射率估计,并根据得到的透射图（transmission map,TM）和估计的背景光反推出清晰图像。通过仿真结果的对比和验证,本文提出的算法对大部分环境下的水下图像均有良好的表现,可以恢复水下图像的颜色信息,消除模糊和增强细节。
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