1、下石块原图迭代盲反卷积算法散射模型法本文算法图水下石块图像复原结果水下裂缝原图迭代盲反卷积算法散射模型法本文算法图水下桥墩裂缝图像复原结果石块裂缝图水下混凝土结构图像复原过程曲线表为水下石块图像和水下裂缝图像复原前后的模糊信噪比和清晰度比较结果，从计算结果可知，利用本文算法复原后图像的和清晰度都比另外两种算法高，进步说明了本文算法的有效性。万方数据三峡大学硕士学位论文表图像复原前后和清晰度对比图像参数水下原图像盲反卷积算法散射模型法本文算法水下石块清晰度水下裂缝清晰度本章小结本章首先介绍了水下图像的成像特点和图。

2、断标准的选择决定了估计的参数的准确性，最后决定了图像的复原质量。利用主观的方法虽然可以对不同参数下的复原结果进行评价，从而确定参数的大小，但是由于缺乏客观性，最后的复原结果往往因人而异。本文利用清晰度作为评价标万方数据万方数据,神经网络的方法等。真实图像的自回归模型可表示为其中为自回归模型的参数，般取,表示真实图像为模型误差，般情况下取为。由于真实图像往往具有平滑性和单连通性，模型参数只要辨识,等三个参数即可，这将大大简化计算量。因而退化模型可表示为需要辨识的模型参数包括,和,。对图像进行模型。

3、果分别如图图所示，可以看出用本文算法复原后图像的清晰度比利用另外两种算法复原后的图像清晰度要高。基于清晰度评价的水下图像盲复原算法中对应的参数估计结果分别如图图所示，随所选取的模板的逐渐增大，曲线会出现不同的极大值，但对同幅水下图像而言，跟极大值点相对应的值基本相同最后，通过另外组对比实验，并对实验结果进行统计，结果表明，当模板大小为左右时，模板大小的变化对曲线的万方数据三峡大学硕士学位论文极大值影响较小，趋于收敛，因而在算法的实际应用过程中，为保证结果的准确性同时尽量较少计算量，可选大小为左右的模板。水。

4、水下图像模糊过程的退化模型设定为高斯模型，故对退化图像的复原就可以转化为对高斯模型中的参数的估计，高斯点扩展函数可表示为,万方数据三峡大学硕士学位论文其中,为的中心点，为的支持域，为归化系数，为待定参数，其值决定了的精度。在已求得的情况下，由于噪声的具体信息未知，根据式可采用迭代算法对水下退化图像进行复原其中表示卷积，为复原图像的估计，取初值为。当该式迭代收敛时，即可得到复原图像。由于式所表示的包含未知参数，所以需要对进行估计。在参数估计的过程中，判。

5、与人眼的视觉相符合。由于能量梯度函数计算简单易行，且效果也相对较好，本文选用种改进的能量梯度函数来作为清晰度评价函数，其表达式如下其中,为图像在点,处的灰度值，为清晰度，其值越大表示图像越清晰。对参数进行估计时，取的初始值为，具体步骤如图所示，其中最大值对应的图像即为最清晰复原图像。干扰退化图像复原清晰度计算结束图本文算法流程图实验与分析为了验证本文提出算法的有效性，选取河床底部石块图像和桥墩水下表面裂缝图像进行实验，分别用迭代盲反卷积算法散射模型法以及本文提出的算法对所选取的水下图像进行复原，结。

6、像盲复原算法的数学模型，然后研究了两类常用的图像盲复原方法参数法和迭代法，并分别分析了这些方法的在处理水下退化图像时存在的问题。最后，针对传统方法对水下退化图像的复原效果不理想的问题，提出了种基于清晰度评价的水下图像盲复原方法，以最高清晰度为评价标准对图像进行盲复原，并用实际的水下图像对算法进行了验证，从实验结果可知，利用本文算法可使复原后水下图像的模糊信噪比及清晰度都得到显著提高。万方数据三峡大学硕士学位论文混凝土结构水下表面裂缝图像分割由于水体本身性质和其中的微粒物的存在，同时水下成像过程中水体对光的散射和吸。

7、的建立会限制该算法带来局限性，此方法不适用于建模误差太大的情况。同时，该算法在实际应用时，往往计算量较大，不够稳定，造成了解非唯，所以通常还要对加以约束。基于清晰度评价的水下图像盲复原算法的理论模型由水下图像的成像过程可知，影响水下图像成像质量的主要因素是水体对照明光的后向散射，所以可以将水下图像模糊过程的退化模型设定为高斯模型，故对退化图像的复原就可以转化为对高斯模型中的参数的估计，高斯点扩展函数可表示为,万方数据三峡大学硕士学位论文其中,为的中心点，为的支持域，为归化系数。

8、，如图所示为裂缝图像中各元素。然后，用构造的模板与图像的每个像素进行匹配，计算各图像元素和模板中参数的乘积之和，可以表示为,万方数据三峡大学硕士学位论文式中,为检测的结果，为模板的宽度。当采用的模板进行边缘检测时，首先需要把所选定的模板的中心元素,和图像中个像素位置重合，然后根据公式计算图像中像素灰度值与和模板中的参数值的乘积之和。常用的模板主要包括线模板和边缘模板。,,,,,图模板示意图线模板线模板可以有效的检测出图像中的线形结构。如图所示，分别是沿和四个方向的线模板。图线模板利。

9、，为待定参数，其值决定了的精度。在已求得的情况下，由于噪声的具体信息未知，根据式可采用迭代算法对水下退化图像进行复原其中表示卷积，为复原图像的估计，取初值为。当该式迭代收敛时，即可得到复原图像。由于式所表示的包含未知参数，所以需要对进行估计。在参数估计的过程中，判断标准的选择决定了估计的参数的准确性，最后决定了图像的复原质量。利用主观的方法虽然可以对不同参数下的复原结果进行评价，从而确定参数的大小，但是由于缺乏客观性，最后的复原结果往往因人而异。本文利用清晰度作为评价标准，既具有客观性又。

10、所有的像素集合，边缘是灰度值不连续的结果，可以利用求导的方法来检测。通常情况下，用阶导数或二阶导数来检测边缘，图像边缘和导数的变化规律如图所示。图图像的边缘和导数从复原后的混凝土结构水下表面裂缝图像中可以看出，裂缝轮廓处的灰度变化很大，而背景或者裂缝内部的灰度变化则相对较平缓，因此可以采用边缘检测的方法，对裂缝进行分割，边缘检测算法会影响着识别和检测的效果。目前，边缘检测常采用的方法有模板匹配法梯度算子法和算子法等。模板匹配法模板匹配法首先需要根据图像中检测区域的特征来构造合适的参数矩阵，例如模板中为模板各参数。

11、用线模板对图像进行检测的过程是首先利用式分别用模板和来计算图像中位置出的匹配输出则最大的输出值即为图像中该位置出的检测值。其中,，式中,,是线模板参数。图为原始图像中三个不同区域的灰度分布，其中图为垂直线型图像结构，图为倾斜线型图像结构，图为水平线型图像结构。用图中的线模板对这三个区域分别进行进行检测，结果如图所示，可以看出图像中万方数据三峡大学硕士学位论文的线型结构比检测前更加明显。图线模板例子边缘模板边缘模板可以有效的检测出图像中的边缘，通过构造不同的算子，就能够提取不同方向的图像边缘。。

12、收效应带来的非线性影响，使得水下图像具有光照不均匀对比度低和背景复杂等缺陷，它会给水下图像的分割带来困难，进而影响到水下目标的特征提取与识别的准确率。所以，将目标从水下图像中准确的分割出来显得尤其重要。目前图像分割的方法有很多，大概可以分为边缘分割法和阈值分割法两大类。其中，基于边缘的分割方法是根据不同区域交界处的像素灰度值具有不连续突变性，先找到区域交界处的点线和边，然后再确定区域而基于阈值的分割方法是首先通过算法来确定分割阈值，然后通过阈值将图像分成不同的区域。边缘分割算法图像的边缘是指图像中灰度值发生突变的。

参考资料：

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