基于全局估计的水下偏振成像算法

为了实现高偏振度(HDOP)水下目标的清晰成像,分析了传统水下偏振成像模型,从Schechner模型出发,以偏振度定义为基础,提出了一种对后向散射光偏振度进行全局估计的偏振成像复原算法,该算法考虑了目标反射光的偏振度。进行了水槽偏振成像实验,对拍摄的三种目标在不同浓度浑浊水体中的偏振图像进行了复原。复原结果表明,与Schechner原算法相比,经所提偏振成像算法处理后,复原图像的增强测度值提高了90%以上,图像灰度的平均梯度、图像灰度的标准差和信息熵也都有提升。不同目标偏振图像的复原结果表明,所提算法不但适用于表面粗糙的低偏振度(LDOP)水下目标,对表面光滑的HDOP水下目标也能取得满意的复原效果。