水下图像增强技术研究综述

"水下图像增强方法研究综述.pdf" 水下图像增强是计算机视觉领域的一个重要课题，尤其是在海洋探索、水下考古、水下机器人导航等应用中具有广泛的需求。由于水体对光的吸收和散射特性，水下拍摄的图像通常存在对比度低、色彩失真、能见度差等问题，这给水下目标识别和分析带来了挑战。针对这些挑战，研究人员已经提出了多种水下图像增强方法。 水下图像增强的主要目的是改善图像的视觉质量和提升后续处理的效果。这些方法通常分为传统方法和基于深度学习的方法。传统方法包括直方图均衡化、自适应阈值分割、偏振滤波、色彩校正等。例如，直方图均衡化可以增加图像的整体对比度，而自适应阈值分割则能帮助分离图像中的目标与背景。偏振滤波利用了水体对偏振光的吸收差异来去除散射，色彩校正则试图恢复由于水体吸收导致的色彩偏差。 近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的水下图像增强方法逐渐成为主流。生成对抗网络（GANs）被广泛应用，如在文中提到的“基于生成式对抗网络的道路交通模糊图像增强”和“基于生成对抗网络的机载遥感图像超分辨率重建”。这些方法通过训练模型学习水下图像的特征表示，然后生成更清晰、更真实的图像。此外，还有一些工作结合了迁移学习，如“样本仿真结合迁移学习的声呐图像水雷检测”，利用预训练模型在大量陆地或空中图像上的知识，帮助模型更好地处理水下图像的特定问题。 水下图像增强领域的研究不仅限于图像质量的提升，还涉及到水下环境建模、目标检测、分类等问题。例如，“海底声呐图像智能底质分类技术研究综述”探讨了如何利用智能算法对声呐图像进行解析，识别海底的各类沉积物。声呐图像与水下视觉图像有所不同，但同样受到水体影响，因此，其增强和分析方法也具有一定的借鉴价值。 水下图像增强是一个多学科交叉的领域，涵盖了光学、信号处理、机器学习等多个方面。随着技术的不断进步，未来的研究可能会更加深入到如何结合物理模型和数据驱动的方法，实现更准确、更鲁棒的水下图像恢复和理解。同时，考虑到水下应用场景的多样性，增强方法需要能够适应不同的水体条件、光照变化以及目标特性，这为该领域的研究提供了广阔的空间。