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【2024APMCM亚太杯A题】详细解题思路

A题 复杂场景下的水下图像增强研究

  • 解题思路
    • 问题一
      • 图像统计分析技术
        • 一、检测 偏色 的技术
        • 二、检测 弱光 的技术
        • 三、检测 模糊 的技术
    • 聚类算法
  • 问题二
  • 问题三
  • 问题四
  • 完整论文与代码

解题思路

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问题一

问题 1:请使用类似上文提到的图像统计分析技术,对附件 1 提供的水下图像进行多角度分析。将附件 1 提供的图像分为偏色、弱光、模糊三类,并在“Answer.xls”附件中三个位置填写文件名,并说明这样分类的原因
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图像统计分析技术

除了文中提到的直方图和边缘算子,以下是一些常见的图像统计分析技术,这些技术可用于对水下图像或其他图像进行深入分析:

  • 灰度共生矩阵(GLCM)
    用于分析图像的纹理特征,通过统计像素灰度值之间的空间关系提取特征,例如对比度、能量、熵和相关性。
  • 频域分析
    通过傅里叶变换将图像从空间域转换到频域,分析图像的频率分布,例如低频区域用于检测整体亮度分布,高频区域用于检测边缘和纹理。
  • 颜色空间转换与分析
    将图像从RGB空间转换到其他颜色空间(如HSV、Lab),分析亮度、饱和度和色调的分布,用于处理水下光照和色彩失真的问题。
  • 梯度计算
    利用梯度算子(如Sobel、Prewitt、Scharr)计算图像的梯度强度和方向,以检测边缘清晰度和形状特征。
  • 熵计算
    图像熵用于量化图像中信息的复杂度。熵越高,表示图像信息越丰富,随机性越高。
  • 小波变换
    通过小波分解图像,分析其不同尺度的细节和纹理特征,用于检测图像的细节信息和去噪处理。
  • 边缘分割和轮廓分析
    应用Canny、Laplacian等边缘检测算子,通过统计物体轮廓的长度、面积或形状,获取图像中目标的结构信息。
  • 光流分析
    用于动态图像或视频中,统计像素的运动信息(如方向和速度),评估水下物体移动的轨迹。
  • 直方图均衡化与统计
    分析图像亮度值分布,检查亮度均匀性并评估对比度调整的效果。
  • 图像特征点统计
    通过特征点检测算法(如SIFT、SURF、ORB)统计图像中的关键点密度和分布,用于评估图像质量或检测关键区域。
  • 噪声分布分析
    分析图像中的噪声类型(高斯噪声、椒盐噪声等)及其强度,确定去噪处理的必要性和方法。
  • 形态学分析
    使用数学形态学操作(如腐蚀、膨胀、开运算和闭运算)分析图像结构和目标物体的形态特征。
  • 亮度对比分析
    统计图像中明暗区域的分布比例,分析亮度对比度是否适合人眼感知。
一、检测 偏色 的技术

1.颜色直方图分析
统计不同通道(R、G、B或HSV空间中的H通道)的颜色分布,检查颜色是否集中在某一特定通道上。例如,偏蓝或偏绿色可能是水下图像常见的偏色情况。
2.颜色空间转换与分析
转换到Lab或YUV颜色空间,分析亮度(L通道)和色彩信息(a、b通道)的偏移程度。Lab颜色空间中的a、b分量可以直观反映色彩失衡。
3.白平衡检测
计算图像中灰度均衡性是否异常,例如通过灰度世界假设(Gray World Assumption)检测整体色彩是否失衡。
4.颜色饱和度检测
在HSV颜色空间中分析S通道分布。如果S值异常集中或过低,可能暗示偏色情况。

二、检测 弱光 的技术

1.亮度直方图分析
分析图像灰度分布或亮度分布(Y通道、L通道或HSV的V通道)。当亮度值集中在低范围时,可以判定图像为弱光。
2.对比度测量
使用亮度对比度公式(如对比度=亮度最大值与最小值的差值)检测整体对比度。弱光图像通常对比度较低。
3.熵计算
弱光图像的信息熵较低,因为暗区像素分布单一,图像信息不丰富。
4.伽马分布分析
检测亮度分布曲线是否偏向低值区域,低伽马值可能表明弱光问题。
5.动态范围分析
检查图像的动态范围(即亮度值从最低到最高的跨度)。弱光图像动态范围通常较窄。

三、检测 模糊 的技术

1.梯度分布统计
使用梯度算子(如Sobel、Prewitt)统计图像中梯度值的分布情况。模糊图像通常梯度强度较低,边缘模糊。
2.拉普拉斯方差分析
计算图像的拉普拉斯算子方差。如果方差值过低,说明图像的清晰度较差。
3.频域分析
对图像进行傅里叶变换,分析高频分量的分布。模糊图像高频成分衰减显著。
4.边缘检测结果统计
使用Canny或其他边缘检测算法统计边缘数量和清晰度。如果边缘数量明显减少或边缘较软,则可能是模糊图像。
5.对比度梯度分析(Contrast Gradient Analysis)
模糊图像的局部对比度梯度变化较小,清晰度低。
6.视觉感知清晰度模型(VSI)
通过视觉感知清晰度指数(Visual Saliency Index)分析图像模糊程度,模拟人眼感知。

聚类算法

将所有特征进行值计算出来,进行聚类算法。
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问题二

基于问题 1 中提出的退化类型,利用问题中提供的水下成像模型,构建附有图像的水下场景图像退化模型。分析不同场景 [1] 拍摄的水下图像的退化原因(包括但不限于偏色、弱光等)。分析这些退化模型的相同点或不同点(例如,从颜色、光照、清晰度等角度进行分类)。

  1. 偏色
    偏色主要由水对不同波长光的吸收和散射导致。由于水对红光吸收更强、对蓝光吸收较弱,深水区域通常会出现偏蓝或偏绿色现象。
    原因分析:
    水深:光吸收随着水深增加,红光消失,绿光和蓝光主导。
    水体成分:悬浮颗粒和有机物会改变光的散射特性。
    环境光变化:水下环境光随光源类型、光照强度和方向变化。
  2. 弱光
    弱光由环境光随深度衰减和光散射引起,导致整体亮度降低。
    原因分析:
    光照强度不足:在深水或阴影区域,光线衰减较快。
    后向散射分量:增加了散射光线,导致环境光的有效亮度降低。
    光透射率变化:水体浑浊度降低了光传递到目标的能力。
  3. 模糊
    模糊通常是由前向散射引起的。光线被悬浮颗粒散射后进入成像系统,形成模糊的视觉效果。
    原因分析:
    悬浮颗粒的浓度:颗粒密度增加会导致更多的前向散射。
    物体与相机的距离:距离越远,散射效应越显著,导致图像模糊。
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    具体退化类型的影响可以通过调整参数进行模拟:
    1.偏色:在 J(x)中增加颜色吸收模型(对 R/G/B 三通道的光强分别进行非线性衰减)。
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2.弱光:降低环境光 B 的强度,同时调整透射率 t(x) 使整体亮度衰减。
弱光表现为整体亮度降低,常由环境光衰减、后向散射等引起。弱光退化可以通过调整环境光强度 B 和透射率 t(x) 来模拟。
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3.模糊:加入基于前向散射的点扩散函数(PSF),模拟悬浮颗粒散射导致的模糊效果。
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问题三

问题 3:基于问题 2 中建立的水下场景图像退化模型,提出针对单一场景(如偏色、模糊、弱光)量身定制的水下图像增强方法,并使用附件中提供的图像数据验证所提出的增强方法。将附件 2 中的测试图像的增强结果及其对应的评价指标纳入论文中,计算并呈现输出图像的 PSNR、UCIQE、UIQM 等评价指标,并填入“Answer.xls”中提供的附件 1 结果表格中。

增强方法:基于颜色校正与光照补偿的多阶段方法
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偏色校正:

  • 使用光吸收补偿模型恢复不同波长的光信息。
  • 动态白平衡增强整体颜色均衡性。
    亮度补偿:
  • CLAHE 和伽马校正提高暗区域的亮度和对比度。
    视觉优化:
  • 高斯滤波器和 Retinex 进一步平滑颜色过渡,并增强细节。

问题四

现有的水下图像增强模型在不同场景下的建模适应性存在差异。请结合上述问题和附件中提供的图像,提出一种针对复杂场景的水下图像增强模型(例如非物理模型,可参考文献[2]-[5]),该模型应能够增强多种复杂场景下的水下图像退化问题。将附件2中测试图像的增强结果及其对应的评价指标纳入论文展示,计算并输出输出图像的PSNR、UCIQE、UIQM等评价指标,并填入“Answer.xls”中附件2结果表格中。

提出一种联合优化网络 (Joint Optimization Network, JONet),包括以下模块:
1.多通道特征提取模块(MCFE)
用于捕获不同通道的颜色、纹理和亮度特征。
2.全局与局部增强模块(GLE-LFE)
用于处理光照不均和局部模糊问题。
3.多任务损失函数(MTL)
联合优化图像的颜色校正、对比度增强和清晰度。
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  • 训练数据:使用公开水下图像数据集(如 UIEB 数据集)和生成的合成退化图像。
  • 训练过程:
  • 数据增强:包括模拟偏色、弱光和模糊退化。
  • 优化器:使用 Adam 优化器,学习率设置为 10^{-4}。
  • 推理过程:输入退化图像,直接输出增强图像 I′(x)。
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完整论文与代码

完成解题思路,以及完整论文代码请看下方~

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