光学模型在水下图像增强中的应用

资 源 简 介

光学模型在水下图像增强中的应用

详 情 说 明

水下图像由于受到水体散射、吸收以及光线衰减等因素的影响，通常存在对比度低、颜色失真以及细节模糊等问题。传统的水下图像增强方法往往依赖于简单的直方图均衡化或对比度拉伸，但这些方法难以有效解决水下环境的复杂退化问题。

近年来，基于光学模型的图像增强方法逐渐成为研究热点。这类方法通过模拟水下光线的传播特性，构建物理退化模型，并逆向求解来恢复清晰图像。具体来说，光学模型通常考虑以下关键因素：

光线衰减与散射效应：水下光线传播时，不同波长的光衰减程度不同，导致颜色偏差。同时，悬浮颗粒引起的光散射会降低图像对比度。 后向散射与直达光分离：通过估计后向散射分量并加以去除，可以有效恢复被掩盖的细节。 颜色校正：结合光学传播模型，调整红、绿、蓝通道的衰减系数，使图像颜色更接近真实场景。

相比传统方法，基于光学模型的增强技术能够更精准地处理水下退化问题，显著提升图像的清晰度和色彩真实性。未来，结合深度学习与物理模型的混合方法可能成为进一步提升性能的关键方向。