【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光学成像，尤其涉及一种基于穆勒矩阵极分解的水下目标清晰化成像方法。
技术介绍
1、水下成像环境复杂，特别是在浑浊水域中，受到水体吸收和大量微粒的散射作用，目标细节信息损失严重，导致水下成像质量急剧下降，严重影响后续对水下目标的识别能力。因此，如何提高水下光学成像质量，成为浑浊水体下清晰化成像的迫切需求。
2、为了提高水下光学成像的质量，学者们提出了许多研究方法，包括：
3、1、基于图像处理的图像增强方法。该方法采用数字图像处理算法实现，虽然简单高效，但是该类算法以数据统计为基础，往往忽略掉图像质量降低的原因，处理后的图像极易导致感兴趣的细节部分模糊。
4、2、基于深度学习的偏振成像技术利用偏振信息特征提取实现清晰成像，将神经网络与偏振信息相结合，是偏振水下成像技术的新探索，此方法往往需要大量的样本数据以优化模型参数，泛化能力不强，并不适用于陌生的场景。
5、3、基于偏振成像技术的去散射方法。偏振成像技术提升了目标信息维度，是目前实现水下清晰化成像的有效方法之一。采用偏振成像去...
【技术保护点】
1.一种基于穆勒矩阵极分解的水下目标清晰化成像方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于穆勒矩阵极分解的水下目标清晰化成像方法，其特征在于：在步骤4中，计算水下目标清晰图像的方法如下：
3.如权利要求2所述的一种基于穆勒矩阵极分解的水下目标清晰化成像方法，其特征在于：在步骤1中，根据穆勒矩阵极分解的原理，一个归一化的4×4穆勒矩阵表示为三个子矩阵的乘积：
4.如权利要求3所述的一种基于穆勒矩阵极分解的水下目标清晰化成像方法，其特征在于：在步骤2中，使用一修正系数μ来对t(x)′来进行修正，以优化图像质量，得到t...
【技术特征摘要】
1.一种基于穆勒矩阵极分解的水下目标清晰化成像方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于穆勒矩阵极分解的水下目标清晰化成像方法，其特征在于：在步骤4中，计算水下目标清晰图像的方法如下：
3.如权利要求2所述的一种基于穆勒矩阵极分解的水下目标清晰化成像方法，其特征在于：在步骤1中，根据穆勒矩阵极分解的原理，一个归一化的4×4穆勒矩阵表示为三个子矩阵的乘积：
4.如权利要求3所述的一种基于穆勒矩阵极分解的水下目标清晰化成像方法，其特征在于：在步骤2中，使用一修正系数μ来对t(x)′来进行修正，以优化图像质量，得到t(x)，则式(3)改写为：
5.如权利要求4所述的一种基于穆勒矩阵极分解的水下目标清晰化成像方法，其特征在于：在步骤3中，eme的表达式为：
6.如权利要求1-5任意一项所述的一种基于穆勒矩阵极分解的水下目标清晰化成像方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：李慧慧，俞万能，杨静雷，廖卫强，陈垚，郭必成，
申请(专利权)人：集美大学，
类型：发明
国别省市：
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