【摘 要】
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针对水下场景目标探测图像质量退化问题,提出了一种自适应计算水体衰减系数暗通道融合多尺度Retinex(Multi-scale Retinex,MSR)的复原算法,有效实现了水下目标的复原.通过搭
【机 构】
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聊城大学环境与规划学院,山东聊城252059;聊城大学物理科学与信息工程学院,山东聊城252059;聊城大学计算机学院,山东聊城252059
【基金项目】
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山东省自然科学基金(ZR2018BD008;ZR2016FL13;ZR2017MD017)
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针对水下场景目标探测图像质量退化问题,提出了一种自适应计算水体衰减系数暗通道融合多尺度Retinex(Multi-scale Retinex,MSR)的复原算法,有效实现了水下目标的复原.通过搭建的水下成像测量装置,借助成像系统获取水下模拟环境的探测图像,对水下探测图像按照算法流程图逐步处理,得到了有效复原水下目标辐射信息的图像.为客观评价算法的效果,采用对比度、平均梯度与信息熵作为定量评价指标因子,对该算法与常规三种算法进行了定量对比研究,结果表明,该算法处理结果各项定量评价指标因子均优于选取的对比算法.研究结果为水下目标探测提供了基础理论探索方法,对水下目标探测实施开展具有一定的指导意义.
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