水下光视觉以细节丰富、信息直观、高分辨率等优点被广泛应用于水下机器人视觉、海洋平台安装与检修、水下定位和导航中。但由于水下悬浮颗粒多、光波在水下衰减严重且红绿蓝三通道不一致,使得水下图像存在模糊严重、对比度低、视野窄、图像偏蓝绿等问题,严重影响视觉效果和对水下场景感知能力。对此本文提出一套海底视频图像复原与拼接技术解决方案,水下图像复原可提升图像质量、补偿颜色失真,水下图像拼接又很好的解决了水下图像不能同时兼顾宽视野和高分辨率的矛盾。通过真实海底视频验证了本文方案,结果表明本文的方法可从模糊严重的海底视频中得到宽视野、无明显颜色失真、细节清晰、过渡平滑的水下高质量全景大图,同时具有较好的视觉效果。本文方案包括视频关键帧提取、水下图像复原、基于特征的图像配准、图像融合与拼接。通过对从海底视频中提取出的多幅窄视野图像集复原与拼接,进而得到宽视野的高质量海底全景图像,论文主要工作如下:(1)研究基本k-means聚类关键帧提取算法实现过程,通过实验验证了基本算法对初始聚类中心敏感和需要事先确定K值的不足,本文采用等间隔设置初始聚类中心比基本算法中随机设置有所改善,但仍需事先设置恰当K值,对此本文通过累计帧间差自动划分聚类簇的方式予以改进,结果表明改进算法可避免需要事先设定K值的不足,且在保证查全率的同时仍有较高查准率。(2)研究了基于暗通道先验(DCP)原理的复原算法,实验对比了基于导向滤波的常规DCP复原算法和基于快速导向滤波的Fast DCP复原算法性能,结果表明二者得到的复原图像质量几乎无差别,Fast DCP复原速度比常规DCP有很大提高。针对因DCP在水下某些场景失效导致复原效果欠佳的问题,本文引入非局部先验(NL)进行水下图像复原处理。结果显示NL水下复原图比Fast DCP水下复原图雾状模糊去除更彻底、复原图像更清晰明亮、细节更突出、图像质量更高,比暗通道先验复原有更好的效果。Fast DCP复原图像平均梯度比原图有较大提高,NL复原图像在Fast DCP复原图像基础上更进一步提高,NL对水下降质程度小的图像具有很好效果。(3)针对水下图像因三通道衰减不一致导致的颜色失真问题,本文提出应用基于NL的海底图像复原改进算法,使用Jerlov水体类型下已测得的衰减系数比对各通道补偿,使得在补偿空间中三通道具有一致的透射率。实验表明在有匹配的衰减系数比情况下,改进NL算法可有效修正水下图像颜色失真,复原图像质量比NL复原图更进一步提升。(4)研究了基于Harris特征的图像配准、融合与拼接技术,包括利用Harris算子提取角点特征并进行非极大值抑制,通过几何模糊构建描述符,采用k-d树结合最近邻与次近邻比值法进行粗匹配,并用RANSAC算法进行误匹配剔除。实验对比了直接叠加未融合、平均加权融合和渐入渐去加权融合算法的处理效果。对图像拼接合成策略进行优化,通过采用以中间帧为初始参考图像的帧图像到拼接图像合成方式,克服了传统合成方式的累计误差,有效权衡了各待拼接帧到初始参考图像距离。最后进行了海底视频图像综合实验,验证了本文水下视频图像复原与拼接方案的可行性与有效性。