9、水下机器人探索海底：计算机视觉技术应用

水下机器人探索海底：计算机视觉技术应用

1. 水下成像面临的挑战

在获取海底图像时，由于水下介质中光的特殊传输特性，会面临诸多挑战。光与水生环境的相互作用主要包括吸收和散射两个过程：
- 吸收 ：光在传播过程中逐渐衰减，最终在成像过程中消失。
- 散射 ：单个光子的方向发生改变，主要是由于水中悬浮的各种颗粒。

这些传输特性导致了水下成像的额外挑战，例如：
- 图像特征模糊 ：小角度前向散射现象会使图像呈现出普遍的模糊外观。
- 范围受限 ：光吸收会导致图像中离人工照明焦点最远的区域明显失去亮度。
- 杂波 ：悬浮颗粒的反射会产生后向散射，阻碍对海底纹理的识别。
- 缺乏结构 ：感兴趣区域可能缺乏清晰的结构。

此外，自然光线通常不足以对海底进行成像，因此需要在潜水器上安装一个或多个光源。然而，这些光源可能会增加后向散射效应，并以不均匀的方式照亮场景，产生中心亮斑和周围照明不足的区域。光源的移动还会导致场景中阴影的移动，从而改变亮度模式。

除了上述挑战，还有一些特殊情况，如太阳闪烁效应。在阳光明媚的日子里，在浅水中获取海底图像时，由于折射，图像会受到强烈的光线波动影响，破坏图像外观并改变人类对场景的感知。折射的阳光会产生动态图案，降低图像质量和所获取数据的信息含量。

2. 在线计算机视觉技术 - 去雾

由于水下图像处理首先需要应对上述挑战