水下光學成像在海洋研究、海洋開發(fā)、水下工程領域中發(fā)揮著重要的作用,然而受到水下光線吸收、散射和壓縮傳輸?shù)挠绊?獲取的水下圖像普遍存在銳度低、對比度低、顏色偏差等問題。在水下機器人的采集階段通過無參考的圖像質量評價對圖像進行感知,選取可被清晰化的圖像進行壓縮傳輸。服務器后端采取兩步的清晰化方法,先去除壓縮圖像振鈴效應,再解決原始場景中存在的衰減和散射問題。在水下航行器拍攝質量感知中,本文首先對水下圖像的劣化過程進行建模,根據(jù)其劣化特點提出相對應的客觀評價指標�？紤]到人眼視覺特性對于圖像評價也有著重要的影響,本文提出結合視覺注意力對圖像質量進行評測,使得水下圖像質量評測算法更加符合人眼視覺特性。針對壓縮模糊圖像對應清晰圖像的不確定性,本文引入小波變換系數(shù)作為先驗知識,引入了雙域的殘差估計網(wǎng)絡分別估計像素域和小波域的殘差。接著通過生成對抗網(wǎng)絡的生成器來生成對應的去振鈴模糊圖像。在像素域采用迭代的殘差估計的方法,并引入了長短期記憶單元來優(yōu)化迭代估計過程。與現(xiàn)有三種壓縮模糊去除算法相比,更能夠在去除壓縮振鈴的同時保持原始圖像的信息,提高圖像的銳度,輸出結果更接近于真實圖像。水下光學圖像在獲取過程... 

【文章來源】：廈門大學福建省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：91 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１水下采集圖像及其劣化類型??

一本文主要工作內容

圖２－１本章的整體框架圖??

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3283926