水下機(jī)器人湍流作業(yè)情況的圖像退化及復(fù)原研究

陳龍彪

摘 要：水下機(jī)器人的圖像采集受環(huán)境影響特別大，尤其是處于湍流中。如何針對(duì)水下機(jī)器人成像技術(shù)、信號(hào)傳遞、圖像恢復(fù)受水速影響和處于湍流時(shí)圖像采集不清晰而對(duì)地形分析不精確的難題，本文基于水下機(jī)器人圖像采集、圖像復(fù)原原理及方法提出了更加優(yōu)化的理論分析以及實(shí)際檢測(cè)，深入于機(jī)器人的圖像復(fù)原。

關(guān)鍵詞：水下機(jī)器人;湍流;圖像復(fù)原

水下航行器（ROV），也被稱為無人駕駛潛水，水下機(jī)器人遠(yuǎn)程控制是在一個(gè)特殊的工作。因?yàn)樗颅h(huán)境是非常危險(xiǎn)的，所以水下機(jī)器人已經(jīng)成為一個(gè)重要的工具來研究海洋開發(fā)。21世紀(jì)初以來，人們?cè)絹碓揭庾R(shí)到水下圖像的重要性。在海里巖土工程調(diào)查、海洋監(jiān)測(cè)、海洋環(huán)境檢測(cè)、安全搜索和救援、管道檢查、考古、漁業(yè)、等領(lǐng)域，甚至水下圖像恢復(fù)已成為我們必須面對(duì)的一個(gè)問題，在圖像恢復(fù)的湍流原理是一個(gè)水下圖像恢復(fù)的主要挑戰(zhàn)。因此，恢復(fù)水下湍流圖像最多恢復(fù)有用信息的原始圖像是一個(gè)迫在眉睫的問題，同樣也是水下機(jī)器人問題研究中的一個(gè)主要問題。

1 研究目標(biāo)及內(nèi)容

當(dāng)前的水下機(jī)器人圖像復(fù)原技術(shù)，大多是基于退化模型的圖像恢復(fù)算法來進(jìn)行研究，將水下獲取到的圖像經(jīng)過處理，形成可識(shí)別，分析的圖像，幫助我們?cè)谒沦Y源勘測(cè)，環(huán)境檢測(cè)，安全搜救等各個(gè)方面開展工作。

隨著噴射光的傳播，各種各樣的任意效果。壓力、溫度等的變化，對(duì)折射率的任意變化的隨機(jī)折射率風(fēng)波還光的相位偏差，但最終未瞄準(zhǔn)，然后移動(dòng)光束角位差。能源的散射的情況下，光的條件的差異，所以，水，水的吸收效果，散射效果和卷積效果，是典型的水下視覺圖像，通常在水中具有圖像，還是有限的，低對(duì)比度、照明、模糊和不均勻性，耀斑，色彩的損失等問題。該項(xiàng)目研究和水中的難克服，噴氣，圖像的采集，分析和處理過程中，這也是本文的主要研究目標(biāo)。

湍流是流體流動(dòng)狀態(tài)。當(dāng)流速在很大程度上增加時(shí)，流動(dòng)線不再清晰可辨。在流場(chǎng)中存在許多小漩渦，層流被破壞，并且不僅在相鄰流動(dòng)層之間滑動(dòng)，而且還混合。最后，形成湍流。在了解了湍流的原因后，水下圖像劣化的問題很嚴(yán)重，需要提取有效的信息。通過分析衛(wèi)星成像與水下圖像的相似性，將大氣湍流模型應(yīng)用于水下圖像。在此過程中，在調(diào)整湍流系數(shù)k的值以獲得圖像恢復(fù)后的圖像后，分析恢復(fù)的圖像以獲得更清晰的輸出圖像，有效地減少了細(xì)節(jié)模糊。當(dāng)湍流模型應(yīng)用于水下圖像處理時(shí)，湍流模型取代了普通的同態(tài)濾波器傳遞函數(shù)來執(zhí)行圖像恢復(fù)處理。這是本文的理論基礎(chǔ)。

2 實(shí)現(xiàn)方案

2.1 問題分析

在水下環(huán)境中，由于水介質(zhì)對(duì)光線的散射與吸收作用，使水下圖像產(chǎn)生嚴(yán)重的灰白效應(yīng)，水的流動(dòng)、攝像機(jī)與目標(biāo)物的運(yùn)動(dòng)都會(huì)使圖像產(chǎn)生模糊，因此，圖像增強(qiáng)是必不可少的。本文基于盲目圖像復(fù)原方法，首先脫離真實(shí)圖像辨識(shí)出點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)PSF，然后用經(jīng)典圖像復(fù)原算法復(fù)原退化圖像。

2.2 退化模型

一般的圖像退化模型可以通過表達(dá)式（1）來進(jìn)行表示：

其經(jīng)過傅里葉變化至頻域后可表示成表達(dá)式（2）：

2.3 點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的確定

光在水中傳播時(shí)，散射方式主要有兩種，種是在遇到懸浮粒子時(shí)，射方向與光前進(jìn)方向一致的現(xiàn)象，為前向散射;還有一種是在遇到懸浮粒子時(shí)，生的向光前進(jìn)相反的方向散射的現(xiàn)象，為后向散射。

放置在系統(tǒng)輸入平面上、空間頻率為ν的一維余弦光柵的光強(qiáng)分布可表為：

通過系統(tǒng)后像的光強(qiáng)分布則為式（4）：

2.4 基于圖像先驗(yàn)和圖像結(jié)構(gòu)特征的模糊圖像盲復(fù)原算法

（1） 問題描述。

式子（6）所搭建的模型可以用來描述圖像的降質(zhì)和模糊的過程：

（2）提出的盲復(fù)原算法。

假設(shè)由模糊核參數(shù)表示的模糊核函數(shù)為：

盲復(fù)原算法的流程框圖，如圖所示：

（3）基于最大后驗(yàn)估計(jì)復(fù)原圖像判決準(zhǔn)則。

3 結(jié)論

通過以上模型算法的分析，初步完成了對(duì)水下湍流條件下圖像復(fù)原方案的搭建，通過后期的代碼實(shí)現(xiàn)，可以較好地實(shí)現(xiàn)水下圖像復(fù)原的目的。

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