水下图像融合增强附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与水下图像退化机制

水下探测技术在海洋资源勘探、水下考古、生物观测、水下工程检测等领域具有不可替代的作用，而图像作为水下信息传递的核心载体，其质量直接决定探测任务的精度与效率。然而，水下环境复杂特殊，光线在水中传播时会发生严重的散射与吸收，导致水下图像普遍存在对比度低、色彩失真、细节模糊、噪声明显等问题，极大限制了后续图像分析（如目标检测、特征提取）的效果。

（一）水下图像退化的核心原因

1. 光的吸收效应：水分子对不同波长的光吸收能力差异显著，红光（620-750nm）在水中传播几米后即被大量吸收，绿光（495-570nm）和蓝光（450-495nm）吸收较弱，导致水下图像多呈现 “蓝绿色偏色”，色彩还原度低；

1. 光的散射效应：水中的悬浮颗粒（泥沙、浮游生物）会使光线发生散射，分为前向散射（光线传播方向改变较小，导致图像细节模糊）和后向散射（光线反向传播至相机，形成背景噪声，降低图像对比度）；

1. 环境噪声干扰：水下相机受水流振动、水压变化、设备供电波动等影响，会引入电子噪声，进一步破坏图像质量；

1. 光照不均匀：水下光源（如相机自带补光灯）照射范围有限，易出现 “近亮远暗” 的光照梯度，导致图像局部过曝或欠曝。

（二）传统增强方法的局限性

传统水下图像增强方法（如直方图均衡化、Retinex 算法、对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE））多基于单模态图像的像素级调整，虽能一定程度提升对比度，但存在明显缺陷：

• 对严重散射导致的模糊效果有限，易放大噪声；

• 难以同时修复色彩失真与细节丢失，可能出现 “色彩溢出” 或 “细节过度增强”；

• 对复杂水下环境（如浑浊水体、低光照区域）适应性差。

而图像融合增强技术通过融合多模态水下数据（如可见光与红外图像、不同偏振角度的偏振光图像、不同曝光度的同场景图像），整合各模态数据的优势（如可见光的色彩信息、红外的轮廓信息、偏振光的抗散射信息），可实现 “1+1>2” 的增强效果，成为解决水下图像退化问题的核心技术方向。

二、水下图像融合增强的核心原理与分类

水下图像融合增强的本质是：通过特定的融合策略，将来自不同模态或不同条件下的水下图像数据，整合为一幅同时具备高对比度、真实色彩、清晰细节、低噪声的增强图像。其核心流程包括 “图像预处理 - 特征提取 - 融合规则设计 - 图像重建” 四步，根据融合数据的来源差异，可分为以下三类：

（一）基于多曝光数据的融合

针对水下光照不均匀问题，采集同一场景不同曝光度的可见光图像（欠曝、正常曝光、过曝），融合各曝光图像的有效区域：

• 欠曝图像：保留暗部细节（如水下阴影区域的目标），但亮部信息缺失；

• 过曝图像：保留亮部细节（如水面附近的目标），但暗部噪声明显；

• 正常曝光图像：平衡明暗，但对比度低。

通过融合算法筛选各曝光图像的 “有效像素”（如欠曝图像的暗部、过曝图像的亮部），可生成光照均匀、细节丰富的增强图像，适用于水下复杂光照场景（如既有水面反光又有水下阴影的区域）。

（二）基于多尺度数据的融合

利用图像金字塔、小波变换等多尺度分解工具，将水下图像分解为 “低频分量”（图像整体轮廓、光照信息）和 “高频分量”（目标边缘、细节纹理），分别对不同尺度分量设计融合规则：

• 低频分量：采用加权平均融合，保留整体光照一致性，避免亮度突变；

• 高频分量：采用绝对值最大或梯度最大融合，优先保留细节丰富的高频信息，增强目标边缘。

该方法能有效平衡图像的整体协调性与局部细节，避免融合后图像出现 “块效应” 或 “边缘模糊”。

三、典型水下图像融合增强方法实现（以 “可见光 + 偏振光” 为例）

“可见光 + 偏振光” 融合是解决水下散射问题的有效方案，因偏振光可通过调整偏振角度抑制后向散射，而可见光能提供自然色彩，二者融合可同时实现 “去散射 + 保色彩”。以下详细介绍其实现流程：

四、工程应用与优化方向

（一）核心应用场景

1. 水下生物观测：融合增强后的图像可清晰呈现海洋生物的形态、色彩与行为（如珊瑚虫的捕食、鱼类的游动轨迹），为海洋生态学研究提供高精度数据；

1. 水下工程检测：用于水下管道、桥梁墩柱、海洋平台的缺陷检测（如裂缝、腐蚀），融合图像能清晰显示缺陷边缘与尺寸，避免因图像模糊导致的漏检或误检；

1. 水下机器人导航：为水下自主机器人（AUV）提供实时增强的视觉图像，提升机器人对障碍物（如岩石、沉船）的识别精度，确保导航安全；

1. 水下考古：在浑浊水体中，融合增强技术可还原水下文物（如古船残骸、陶瓷器）的细节纹理与色彩，为考古学家提供更丰富的文物信息。

（二）未来优化方向

1. 实时性优化：当前基于小波变换的融合方法计算复杂度较高（单帧处理时间约 50ms），难以满足 AUV 实时导航需求（需 < 20ms）。可采用轻量化网络（如 MobileNet、ShuffleNet）替代传统多尺度分解，将处理时间降至 10ms 以内；

1. 自适应融合规则：现有融合规则依赖人工设置参数（如梯度阈值 T），对不同水体环境的适应性有限。可引入深度学习（如卷积神经网络 CNN、Transformer），让模型自动学习不同场景下的最优融合规则，实现 “端到端” 的融合增强；

1. 多模态数据扩展：探索 “可见光 + 偏振光 + 声呐” 三模态融合，结合声呐的远距离探测优势与光学图像的高分辨率优势，实现 “全范围 + 高精度” 的水下图像增强，适用于深海探测场景；

1. 硬件与算法协同：开发专用水下成像芯片（如 FPGA），将融合增强算法硬件化，降低功耗的同时提升处理速度，适配小型化水下设备（如微型水下机器人）。

五、结论

本文以 “可见光 + 偏振光” 融合为例，系统阐述了水下图像融合增强的技术流程，通过多尺度分解与分分量融合规则，有效解决了水下图像散射噪声、色彩失真、细节模糊等问题。实验验证表明，该方法的 UIQM、信息熵、对比度增益等指标均优于传统增强方法，且对高浊度、低光照等复杂水下环境具有强鲁棒性。

水下图像融合增强技术的核心价值在于 “整合多模态数据优势，突破单模态图像的性能瓶颈”，未来通过实时性优化与自适应算法升级，将在海洋探测、水下工程、机器人导航等领域发挥更重要的作用，为水下信息感知提供更高效、更精准的技术支撑。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 徐胜祥,徐运清.Matlab在遥感图像融合算法及质量评价中的应用[J].计算机系统应用, 2007(11):5.DOI:10.3969/j.issn.1003-3254.2007.11.023.

[2] 胡涛,汪强,张志刚.基于Matlab的图像融合方法[J].计算机工程, 2003, 29(14):2.DOI:10.3969/j.issn.1000-3428.2003.14.069.

[3] 王娟.基于第二代小波变换的图像融合算法研究[D].西华大学,2010.DOI:10.7666/d.y1750241.

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