CN117805852A - 一种基于虚拟照明调制实现水下散射抑制的偏振成像方法 - Google Patents
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Abstract
本发明是一种基于虚拟照明调制实现水下散射抑制的偏振成像方法,在获取目标场景穆勒矩阵的基础上,通过结合计算方法对主动照明进行调制,实现后向散射光偏振度为1,最终实现将后向散射部分完全抑制,具体步骤为:测量得到目标场景穆勒矩阵以及背景位置穆勒矩阵;直接给定后向散射光为完全偏振光时的斯托克斯矢量,并根据给定的斯托克斯矢量以及背景位置穆勒矩阵确定最优的主动照明光的斯托克斯矢量;求得与后向散射光斯托克斯矢量相互正交的偏振特征矢量;基于目标场景穆勒矩阵、最优的主动照明光的斯托克斯矢量、求得的与后向散射光斯托克斯矢量相互正交的偏振特征矢量,计算得出抑制后向散射光后的清晰图像。本发明可显著提升水下成像质量。
Description
技术领域
本发明涉及散射成像的技术领域,尤其涉及一种基于虚拟照明调制实现水下散射抑制的偏振成像方法。
背景技术
在雾霾、浑浊水体等散射环境中,由于悬浮的微粒、水滴对传输光的散射作用,使得成像质量下降,图像的能见度和成像对比度显著降低,对观察目标和进一步图像处理产生了诸多影响。同时,随着科技的发展,无人机、自动驾驶和水下机器人等应用对图像的依赖越来越强,对图像质量的要求也越来越高,因此,去散射成像技术受到了广泛关注。去散射成像技术主要可分为图像处理去散射技术和光学去散射技术。针对散射介质成像问题,国内外已有许多研究机构以及学者进行了深入研究,其中实用性较强的多为数字图像处理方法。但在一些强散射环境下,数字图像处理方法的效果仍有待提升。相较而言,光学成像方法可以直接获取光学信息并进行“点对点”处理,这使得它在一定程度上能够保留图像细节并显著提升图像对比度。同时,光学计算成像方法在应对图像失真和噪声引入方面表现出良好效果。因此,后续可以结合数字图像处理方法对复原图像进一步处理,实现图像质量的二次提升。
发明内容
本发明旨在采用偏振光学的方法将散射介质图像中后向散射光进行抑制,实现散射介质中清晰成像,提升散射介质中图像对比度,而提供一种基于虚拟照明调制实现水下散射抑制的偏振成像方法。
本发明为实现上述目的,采用以下技术方案:
一种基于虚拟照明调制实现水下散射抑制的偏振成像方法,具体步骤为:
S1、测量得到目标场景穆勒矩阵以及背景位置穆勒矩阵;
S2、直接给定后向散射光为完全偏振光时的斯托克斯矢量,并根据给定的斯
托克斯矢量以及背景位置穆勒矩阵确定最优的主动照明光的斯托克斯矢量;
S3、求得与后向散射光斯托克斯矢量相互正交的偏振特征矢量;
S4、基于步骤S1中的目标场景穆勒矩阵、步骤S2中的最优的主动照明光的斯托
克斯矢量、步骤S3求得的与后向散射光斯托克斯矢量相互正交的偏振特征矢量,
计算得出抑制后向散射光后的清晰图像。
步骤S2中,确定最优的主动照明光的斯托克斯矢量的具体方法为:设定后向散
射光的偏振度为1,根据给定的后向散射光为完全偏振光时的斯托克斯矢量以及背景
位置穆勒矩阵来确定,如下:
;
其中,
表示最优的主动照明光的斯托克斯矢量;
表示背景位置穆勒矩阵;
表示后向散射光偏振度,取1;
、、、表示后向散射光为完全偏振光时的斯托克斯矢量的
四个Stokes参量。
步骤S3中,求解与后向散射光斯托克斯矢量相互正交的偏振特征矢量的
具体方法为:通过调整相机前的偏振元器件的偏振状态,根据以下公式确定与后向散射光
斯托克斯矢量相互正交的偏振特征矢量:
。
步骤S4中,计算抑制后向散射光后的清晰图像的具体公式为:
;
其中;
表示相机在像素(x,y)位置处获得的光强值;
表示目标对应的穆勒矩阵。
本发明的有益效果是:本发明通过虚拟偏振照明优化调制的方式突破实际偏振主动照明的限制,实现对后向散射光偏振度为1,即实现后向散射光为完全偏振光,从而通过计算成像的方式实现对图像中后向散射光的最大程度抑制;采用偏振光学的方式对水下成像中的散射光进行像素级抑制,图像复原效果明显,并且避免了数字图像处理方法导致的图像失真问题。
附图说明
图1为本发明具体实施例中采用的实验装置的示意图;
图2为本发明具体实施例的流程示意图;
图3为本发明具体实施例中浑浊水体下光强图像与本发明处理后图像的对比图;
图中:1-光源;2-第一线性偏振片;3-第一四分之一波长波片;4-散射介质;5-实验目标;6-PMMA透明水箱;7-第二四分之一波长波片;8-第二线性偏振片;9-成像装置;
以下将结合本发明的实施例参照附图进行详细叙述。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述,所举实施例只用于解释本发明,并非用于限定本发明的范围。在下列段落中参照附图以举例方式更具体地描述本发明。根据下面说明,本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是,附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例,仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的,不是只限制于本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明:
一种基于虚拟照明调制实现水下散射抑制的偏振成像方法,该方法在获取目标场
景穆勒矩阵的基础上,通过结合计算方法对主动照明进行调制,从而实现后向散射光偏
振度为1,最终实现将后向散射部分完全抑制,具体步骤为:
S1、测量得到目标场景穆勒矩阵以及背景位置穆勒矩阵;
S2、直接给定后向散射光为完全偏振光时的斯托克斯矢量,并根据给定的斯
托克斯矢量以及背景位置穆勒矩阵确定最优的主动照明光的斯托克斯矢量;
具体方法为:设定后向散射光的偏振度为1,根据给定的后向散射光为完全偏振光
时的斯托克斯矢量以及背景位置穆勒矩阵来确定,如下:
;
其中,
表示最优的主动照明光的斯托克斯矢量;
表示背景位置穆勒矩阵;
表示后向散射光偏振度,取1;
、、、表示后向散射光为完全偏振光时的斯托克斯矢量的
四个Stokes参量;
S3、求得与后向散射光斯托克斯矢量相互正交的偏振特征矢量;
具体方法为:通过调整相机前的偏振元器件的偏振状态,根据以下公式确定与后
向散射光斯托克斯矢量相互正交的偏振特征矢量:
;
S4、基于步骤S1中的目标场景穆勒矩阵、步骤S2中的最优的主动照明光的斯托
克斯矢量、步骤S3求得的与后向散射光斯托克斯矢量相互正交的偏振特征矢量,
计算得出抑制后向散射光后的清晰图像,具体公式为:
;
其中;
表示相机在像素(x,y)位置处获得的光强值;
表示目标对应的穆勒矩阵。
本发明通过在获取目标场景以及背景位置穆勒矩阵的基础上,结合计算方法对主动照明光的斯托克斯矢量进行调制,从而确定虚拟照明光的最佳偏振态,进而实现后向散射光偏振度为1,最终对后向散射光的最大程度抑制,获得散射环境下的清晰图像。
本发明在高度混浊的散射介质中有显著的成像效果,能够有效抑制后向散射,提升图像对比度,并使图像复原效果接近人眼在空气中或微弱散射条件下的视觉效果。此外,本发明在抑制散射光方面采用了像素级的处理,避免了数字图像处理中常见的图像块灰度分布和滤波器使用所导致的图像细节丢失、模糊以及噪点增加等问题。因此,本发明适用于散射介质成像、散射介质目标检测和识别等各种场景。
采用的实验装置如图1所示,包括光源1、第一线性偏振片2、第一四分之一波长波片3、散射介质4、实验目标5、 PMMA透明水箱6、第二四分之一波长波片7、第二线性偏振片8、成像装置9。
PMMA透明水箱6采用亚克力材料加工制作,内部设有散射介质4,而实验目标5设置在散射介质4内,光源1发出的光线经过第一线性偏振片2、第一四分之一波长波片3、散射介质4照射在实验目标5上,反射后的光线通过第二四分之一波长波片7、第二线性偏振片8在成像装置9上收集成像;成像装置9可以为相机。
成像的具体过程如图2所示,包括:
a、实验目标5在水下散射介质4内的成像过程中,成像装置9所接受到的光强主要包括两部分。
第一部分为受到散射环境中散射粒子散射以及吸收作用的目标物体反射光。第
二部分为主动照明所导致的后向散射光。相机接收的光强主要为以上两部分的非相
干叠加:
;
通常认为图像中背景位置没有目标光,只存在后向散射光。
b、通过实验,测量得到目标场景穆勒矩阵以及背景位置穆勒矩阵;穆勒
矩阵的测量方法如下所示:
分别将4组不同偏振状态光场作为入射光照射水下目标,并测得对应的4组反射光的斯托克斯矢量,从而计算得到完整穆勒矩阵的16个元素。
(1) 完全非偏振光照明,并将此时获得斯托克斯矢量记为;
(2) 水平线偏振光照明,并将此时获得斯托克斯矢量记为;
(3) 线偏振光照明,并将此时获得斯托克斯矢量记为;
(4) 右旋偏振光照明,并将此时获得斯托克斯矢量记为;
根据上述4组斯托克斯矢量即可计算得到水下场景的穆勒矩阵:
;
其中,没有目标的背景区域的穆勒矩阵记为。
c、假设主动偏振照明光场的斯托克斯矢量为,则背景处后向散射光的斯托克
斯矢量为为:
;
给定后向散射光为完全偏振光时,即后向散射光偏振度为1,则其斯托克斯矢量为:
;
随后根据给定的后向散射光斯托克斯矢量以及背景位置穆勒矩阵确定
虚拟主动照明光的斯托克斯矢量;
。
d、为对后向散射光进行完全抑制,需令相机前偏振调制元件的偏振特征矢量与
后向散射光斯托克斯矢量互相正交。由此可得的表达式如下所示:
。
e、主动照明与场景穆勒矩阵进行作用后经偏振特征矢量进行后向散射
抑制,最终相机所接收到光强图像可表达为如下所示:
;
上式中的光强图像即为经过基于虚拟偏振照明调制和正交偏振抑制后的清晰
图像。
使用本发明后得到的普通光强图与散射抑制效果对比结果如图3所示,可以看出本发明在高浑浊度水下散射介质成像过程中具有明显散射抑制效果,图像复原结果接近空气中或微弱散射情况下人眼视觉效果,图像对比度高且目标细节无失真。
本发明对主动照明光照通过计算形式进行了非物理域的拓展,通过数学模拟的方法突破现实世界真实存在的偏振光照条件的限制,在计算成像方法中通过使用虚拟光照实现场景后向散射光偏振度为1,最终理论上实现将后向散射光百分之百抑制。
本发明利用基于偏振光学的像素级散射抑制,不会出现数字图像处理依赖于图像块灰度分布以及滤波器的使用所造成的图像细节丢失、图像模糊、图像噪点增加等问题,因此使用本方法进行散射抑制之后可以继续结合数字图像处理方法进行进一步图像增强,从而得到更佳效果。
上面结合附图对本发明进行了示例性描述,显然本发明具体实现并不受上述方式的限制,只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种改进,或未经改进直接应用于其它场合的,均在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种基于虚拟照明调制实现水下散射抑制的偏振成像方法,其特征在于,具体步骤为:
S1、测量得到目标场景穆勒矩阵以及背景位置穆勒矩阵/>;
S2、直接给定后向散射光为完全偏振光时的斯托克斯矢量,并根据给定的斯托克斯矢量/>以及背景位置穆勒矩阵/>确定最优的主动照明光的斯托克斯矢量/>;
S3、求得与后向散射光斯托克斯矢量相互正交的偏振特征矢量/>;
S4、基于步骤S1中的目标场景穆勒矩阵、步骤S2中的最优的主动照明光的斯托克斯矢量/>、步骤S3求得的与后向散射光斯托克斯矢量/>相互正交的偏振特征矢量/>,计算得出抑制后向散射光后的清晰图像/>。
2.根据权利要求1所述的一种基于虚拟照明调制实现水下散射抑制的偏振成像方法,其特征在于,步骤S2中,确定最优的主动照明光的斯托克斯矢量的具体方法为:设定后向散射光的偏振度为1,根据给定的后向散射光为完全偏振光时的斯托克斯矢量/>以及背景位置穆勒矩阵/>来确定,如下:
;
其中,
表示最优的主动照明光的斯托克斯矢量;
表示背景位置穆勒矩阵;
表示后向散射光偏振度,取1;
、/>、/>、/>表示后向散射光为完全偏振光时的斯托克斯矢量/>的四个Stokes参量。
3.根据权利要求2所述的一种基于虚拟照明调制实现水下散射抑制的偏振成像方法,其特征在于,步骤S3中,求解与后向散射光斯托克斯矢量相互正交的偏振特征矢量/>的具体方法为:通过调整相机前的偏振元器件的偏振状态,根据以下公式确定与后向散射光斯托克斯矢量/>相互正交的偏振特征矢量/>:
;
其中,
表示与后向散射光斯托克斯矢量/>相互正交的偏振特征矢量;
表示后向散射光偏振度,取1;
、/>、/>、/>表示后向散射光为完全偏振光时的斯托克斯矢量/>的四个Stokes参量。
4.根据权利要求3所述的一种基于虚拟照明调制实现水下散射抑制的偏振成像方法,其特征在于,步骤S4中,计算抑制后向散射光后的清晰图像的具体公式为:
;
其中;
表示相机在像素(x,y)位置处获得的光强值;
表示与后向散射光斯托克斯矢量/>相互正交的偏振特征矢量;
表示目标对应的穆勒矩阵;
表示最优的主动照明光的斯托克斯矢量;
表示背景位置穆勒矩阵;
表示后向散射光为完全偏振光时的斯托克斯矢量;
表示后向散射光偏振度,取1;
、/>、/>、/>表示后向散射光为完全偏振光时的斯托克斯矢量/>的四个Stokes参量。
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Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20120212743A1 (en) * | 2011-02-18 | 2012-08-23 | Masanori Takahashi | Image calculation method |
CN205562386U (zh) * | 2016-03-25 | 2016-09-07 | 中国人民解放军理工大学 | 自然大气气溶胶穆勒矩阵自动测量装置 |
CN108918425A (zh) * | 2018-06-01 | 2018-11-30 | 中国科学院西安光学精密机械研究所 | 一种穆勒矩阵测量系统及方法 |
CN109886883A (zh) * | 2019-01-21 | 2019-06-14 | 吉林大学 | 实时偏振透雾成像图像增强处理方法 |
CN111122452A (zh) * | 2019-12-28 | 2020-05-08 | 天津大学 | 基于穆勒矩阵的去散射成像方法 |
CN112379391A (zh) * | 2020-09-30 | 2021-02-19 | 西安电子科技大学 | 一种水下偏振成像方法及其装置 |
CN112417370A (zh) * | 2020-11-12 | 2021-02-26 | 南京航空航天大学 | 粗糙表面物质的穆勒琼斯矩阵估计及偏振噪声分析方法 |
CN113763276A (zh) * | 2021-09-09 | 2021-12-07 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种水下成像方法及其系统 |
CN115356270A (zh) * | 2022-08-16 | 2022-11-18 | 南京航空航天大学 | 混合物穆勒偏阵测量中噪声抑制和分解的方法 |
CN115375569A (zh) * | 2022-08-12 | 2022-11-22 | 天津大学 | 一种基于偏振纯度的散射环境成像表征方法 |
CN116245758A (zh) * | 2023-02-22 | 2023-06-09 | 江苏科技大学 | 一种复原非均匀偏振特性目标的水下偏振成像方法 |
CN117291832A (zh) * | 2023-08-25 | 2023-12-26 | 天津市天开海洋科技有限公司 | 一种基于深度神经网络的水下偏振图像偏振信息复原方法 |
-
2024
- 2024-02-26 CN CN202410206711.8A patent/CN117805852B/zh active Active
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20120212743A1 (en) * | 2011-02-18 | 2012-08-23 | Masanori Takahashi | Image calculation method |
CN205562386U (zh) * | 2016-03-25 | 2016-09-07 | 中国人民解放军理工大学 | 自然大气气溶胶穆勒矩阵自动测量装置 |
CN108918425A (zh) * | 2018-06-01 | 2018-11-30 | 中国科学院西安光学精密机械研究所 | 一种穆勒矩阵测量系统及方法 |
CN109886883A (zh) * | 2019-01-21 | 2019-06-14 | 吉林大学 | 实时偏振透雾成像图像增强处理方法 |
CN111122452A (zh) * | 2019-12-28 | 2020-05-08 | 天津大学 | 基于穆勒矩阵的去散射成像方法 |
CN112379391A (zh) * | 2020-09-30 | 2021-02-19 | 西安电子科技大学 | 一种水下偏振成像方法及其装置 |
CN112417370A (zh) * | 2020-11-12 | 2021-02-26 | 南京航空航天大学 | 粗糙表面物质的穆勒琼斯矩阵估计及偏振噪声分析方法 |
CN113763276A (zh) * | 2021-09-09 | 2021-12-07 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种水下成像方法及其系统 |
CN115375569A (zh) * | 2022-08-12 | 2022-11-22 | 天津大学 | 一种基于偏振纯度的散射环境成像表征方法 |
CN115356270A (zh) * | 2022-08-16 | 2022-11-18 | 南京航空航天大学 | 混合物穆勒偏阵测量中噪声抑制和分解的方法 |
CN116245758A (zh) * | 2023-02-22 | 2023-06-09 | 江苏科技大学 | 一种复原非均匀偏振特性目标的水下偏振成像方法 |
CN117291832A (zh) * | 2023-08-25 | 2023-12-26 | 天津市天开海洋科技有限公司 | 一种基于深度神经网络的水下偏振图像偏振信息复原方法 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
HONGYUAN WANG ET AL.: "Underwater Imaging by Suppressing the Backscattered Light Based on Mueller Matrix", 《 IEEE PHOTONICS JOURNAL 》, vol. 13, no. 4, 2 July 2021 (2021-07-02), XP011870542, DOI: 10.1109/JPHOT.2021.3094359 * |
夏璞;刘学斌;: "大气散射校正静态实时偏振图像去雾技术", 北京邮电大学学报, no. 06, 15 December 2016 (2016-12-15) * |
杨蔚;顾国华;陈钱;周骁俊;徐富元;: "穆勒矩阵图像的获取及处理", 红外与激光工程, no. 12, 25 December 2015 (2015-12-25) * |
王辉;王进;李校博;胡浩丰;刘铁根: "一种基于圆偏光的偏振去雾成像优化方法", 红外与激光工程, no. 011, 31 December 2019 (2019-12-31) * |
胡浩丰;李校博;刘铁根: "基于偏振成像的水下图像复原技术研究最新进展", 红外与激光工程, no. 006, 31 December 2019 (2019-12-31) * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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