水下圖像壓縮的特點

1. LZW演算法的LZW壓縮的特點

LZW碼能有效利用字元出現頻率冗餘度進行壓縮，且字典是自適應生成的，但通常不能有效地利用位置冗餘度。
具體特點如下：
l)LZW壓縮技術對於可預測性不大的數據具有較好的處理效果，常用於TIF格式的圖像壓縮，其平均壓縮比在2：1以上，最高壓縮比可達到3：1。
2）對於數據流中連續重復出現的位元組和字串，LZW壓縮技術具有很高的壓縮比。
3）除了用於圖像數據處理以外，LZW壓縮技術還被用於文本程序等數據壓縮領域。
4)LZW壓縮技術有很多變體，例如常見的ARC、RKARC、PKZIP高效壓縮程序。
5）對於任意寬度和像素位長度的圖像，都具有穩定的壓縮過程。壓縮和解壓縮速度較快。
6）對機器硬體條件要求不高，在 Intel 80386的計算機上即可進行壓縮和解壓縮。

2. 數字圖像壓縮技術

3. 水下圖像復原論文總結整理

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論文簡介： 利用圖像傳輸理論測量海水的點擴散函數和調制傳遞函數並且使用維納濾波器復原模糊的圖像。退化方程H(u,v)在水槽中測量得到。在實驗中利用狹縫圖像和光源，第一步:一維光照射到水中從而得到不同距離下的狹縫圖像數據，這樣一維的海水點擴散函數就可以通過去卷積得到。又因為點擴散函數的對稱性二維的函數模型也可以通過數學方法得到。利用相似的方法調制傳遞函數也可以得到。這樣傳輸方程便可以得到:

圖像可以由下式獲得:

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論文簡介： 論文中提出自然光照下的水下圖像退化效果與光偏振相關,而場景有效箱射則與光偏振無關。在相機鏡頭端安裝可調偏振器,使用不同偏振角度對同一場景成兩幅圖像,所得到的圖像中的背景光會有明顯不同。通過對成像物理模型的分析,利用這兩幅圖像和估計出的偏振度,就能恢復出有效場景輻射。他還提出了一個計算機視覺方法水下視頻中的退化效應。分析清晰度退化的物理原因發現主要與光的部分偏振有關。然後提出一個逆成像方法來復原能見度。該方法基於幾張通過不同偏振方向的偏振片採集圖像。

論文簡介： 論文提出了一種自適應濾波的水下圖像復原方法。通過最優化圖像局部對比度質量判決函數,可以估計出濾波器中所使用的參數值。
論文提出一種基於簡化的Jaffe-McGlamery水下成像模型的自調諧圖像復原濾波器。濾波器的最優參數值是針對每幅圖像通過優化一個基於全局對比度的質量准則自動估算的。(對一幅圖像濾波器能根據全局對比度自動估計最優參數值),簡化的模型理想地適合後向散射較少的漫射光成像.1.首先簡化Jaffe-McGlamery水下成像模型：假設光照均勻(淺水區陽光直射)，並且忽略後向散射部分.然後基於簡化後的成像模型設計一個簡單的反濾波器2.將濾波器設計成自適應濾波器。

論文簡介： 論文對於調制傳遞函數給出了詳細准確的系統函數信息,水下圖像可以用它或點擴散函數進行復原.作者進行實驗測量了水質參數得出了這些函數，並用得出的函數進行了圖像復原。同時他還建立了一個框架來最大限度復原水下圖像，在這個框架下傳統的圖像復原方法得到了拓展，水下光學參數被包含了進去，尤其時域的點擴散函數和頻域的調制傳遞函數。設計了一個根據環境光學特性進行調整的客觀圖像質量度量標准來測量復原的有效性。

論文簡介： 調制傳遞函數給出了詳細准確的系統函數信息,水下圖像可以用它或點擴散函數進行復原.作者進行實驗測量了水質參數得出了這些函數，並用得出的函數進行了圖像復原。(這一部分在王子韜的論文中有比較詳細介紹)

論文簡介： 在散射媒介中的正則化圖像復原。論文在基於物理原因的復原方法難以去除雜訊以及透射率低的基礎上，提出一種自適應的過濾方法，即能明顯的改善可見性，又能抑制雜訊放大。本質上，恢復方法的正規化，是適合變化媒介的透射率，因此這個正則化不會模糊近距離的目標。

論文簡介： 論文提出一種基於對邊緣進行GSA（灰度規范角度）加權的測量圖像清晰度的方法。圖像首先被小波變換分解，去除部分隨機雜訊，增加真實邊緣檢測的可能性。每個邊緣銳度由回歸分析方法基於灰度的一個角的正切來確定邊緣像素的灰度值之間的斜率和位置。整個圖像的清晰度是平均每個測量的GSA的比例加權的第一級分解細節的量，作為圖像的總功率，最後通過圖像雜訊方差自適應的邊緣寬度。

論文簡介： 論文提出了基於主動偏振的人工光照下水下圖像處理技術。在寬場人工光照下的水下成像中,在光源端或相機端安裝可調偏振器。通過調整光源或相機端的偏振器,同時拍攝兩幅或多幅同一場景的圖像,從兩幅圖像中可估計出背景光的偏振度。結合水下成像物理模型,就可以進行圖像復原和場景3D信息估計。該方法操作簡單,設備筒易,適用於水下畫定目標的成像。
大范圍人工照明條件下研究成像過程,基於該成像模型,提出一種恢復object signal的方法,同時能獲得粗糙的3D scene structure.相機配備檢偏振器,瞬間獲取同一場景的兩幀圖片with different states of the analyzer or light-source polarizer,然後用演算法處理獲取的圖片.它統一並推廣了以前提出的基於偏振的方法.後向散射可以用偏振技術降低,作者在此基礎上又用圖像後處理去除剩餘的後向散射,同時粗糙估測出3D場景結構.創新：之前的方法有的認為目標物反射光的偏振度可以忽略(即認為只有後向散射是偏振的)；另外還有的認為後向散射的偏振度可以忽略(即認為只有目標物反射光是偏振的)。本文作者認為兩者都是部分偏振光。

論文簡介： 論文在沒有應用任何標准模式、圖像先驗、多視點或主動照明的條件下同時估算了水面形狀和恢復水下二維場景。重點是應用水面波動方程建立緊湊的空間扭曲模型，基於這個模型，提出一個新的跟蹤技術，該技術主要是解決對象模型的缺失以及水的波動存在的復雜的外觀變化。在模擬的和真實的場景中，文本和紋理信息得到了有效的復原。

論文簡介： 論文提出暗通道先驗演算法復原有霧圖像。暗通道先驗是一系列戶外無霧圖像的數理統計，基於觀察戶外無霧圖像的大部分補丁補丁中包含至少一個顏色通道中低強度的像素點。在有霧圖像中應用這些先驗，我們可以直接的估算霧的厚度，復原成高質量的無霧圖像，同時還能獲得高質量的深度圖。

論文簡介： 論文比較研究了盲反卷積演算法中的：R-L演算法（Richardson-Lucy）、最小二乘法以及乘法迭代法。並且應用了水下圖像去噪和威爾斯小角度近似理論推導出點分布函數。通過執行威爾斯的小角度散射理論和模糊度量方法對三種盲反卷積演算法進行比較，確定總迭代次數和最佳圖像復原結果。通過比較得出：最小二乘演算法的復原率最高，但是乘法迭代的速度最好。

論文簡介： 論文提出點擴算函數（PSF）和調制解調函數（MFT）的方法用於水下圖像復原，應用基於威爾斯小角度近似理論來進行圖像增強。在本文中作者分析了水下圖像退化的原因，在強化超快激光成像系統中採用了距離選通脈沖的方法，降低了反向散射中的加性雜訊。本文對圖像的基本雜訊模式進行了分析，並使用算術平均濾波首先對圖像進行去噪，然後，使用執行迭代盲反褶積方法的去噪圖像的初始點擴散函數的理想值，來獲得更好的恢復結果。本文通過比較得出，盲反褶積演算法中，正確使用點擴散函數和調制解調函數對於水下圖像復原的重要性。

論文簡介： 本文提出一種圖像復原的新方法，該方法不需要專門的硬體、水下條件或現在知識結構只是一個與小波變換的融合框架支持相鄰幀之間的時間相乾性進行一個有效的邊緣保留雜訊的方法。該圖像增強的特點是降低雜訊水平、更好的暴露黑暗區域、改善全局對比、增強細節和邊緣顯著性。此演算法不使用補充信息，只處理未去噪的輸入退化圖像，三個輸入主要來源於計算輸入圖像的白平衡和min-max增強版本。結論證明，融合和小波變換方法的復原結果優於直接對水下退化圖像進行去霧得到的結果。

論文簡介： 本文是一篇綜述性質的論文。介紹了：1、水下光學成像系統 2、圖像復原的方法（對各種圖像復原方法的總結） 3、圖像增強和顏色校正的方法總結 4、光學問題總結。

論文簡介： 論文針對普通水下圖像處理的方法不適用於水下非均勻光場中的問題，提出一種基於專業區域的水下非均勻光場圖像復原方法，在該演算法中，考慮去除雜訊和顏色補償，相對於普通的水下圖像復原和增強演算法，該方法獲得的復原復原的清晰度和色彩保真度通過視覺評估，質量評估的分數也很高。

論文簡介： 論文基於水下圖像的衰減與光的波長的關系，提出一種R通道復原方法，復原與短波長的顏色，作為水下圖像的預期，可以對低對比度進行復原。這個R通道復原的方法可以看做大氣中有霧圖像的暗通道先驗方法的變體。實驗表明，該方法在人工照明領域應用良好，顏色校正和可見性得到提高。

論文簡介： 作者對各種水下圖像增強和復原的演算法做了調查和綜述，然後對自己的提高水下質量的方法做了介紹。作者依次用到了過濾技術中的同態濾波、小波去噪、雙邊過濾和對比度均衡。相比於其他方法，該方法有效的提高了水下目標物的可見性。

論文簡介： 論文應用湍流退化模型以質量標准為導向復原因水下湍流退化的圖像。參考大氣湍流圖像復原的演算法，省略了鹽分的影響，只考慮水中波動引起的湍流對水下成像的影響，應用一種自適應的平均各向異性的度量標准進行水下圖像復原。經過驗證，使用STOIQ的方法優於雙頻譜的復原方法。

論文簡介： 本文提出了一種新的方法來提高對比度和降低圖像雜訊，該方法將修改後的圖像直方圖合並入RGB和HSV顏色模型。在RGB通道中，佔主導地位的直方圖中的藍色通道以95%的最大限度延伸向低水平通道，RGB通道中的低水平通道即紅色通道以5%的最低限度向上層延伸且RGB顏色模型中的所有處理都滿足瑞利分布。將RGB顏色模型轉化為HSV顏色模型，S和V的參數以最大限度和最小限度的1%進行修改。這種方法降低了輸出圖像的欠擬合和過擬合，提高了水下圖像的對比度。

論文簡介： 論文根據簡化的J-M模型提出一種水下圖像復原的有效演算法。在論文中定義了R通道，推導估算得到背景光和變換。場景可見度被深度補償，背景與目標物之間的顏色得到恢復。通過分析PSF的物理特性，提出一種簡單、有效的低通濾波器來去模糊。論文框架如下：1.重新定義暗通道先驗，來估算背景光和變化，在RGB的每個通道中通過標准化變換來復原扭曲顏色。2.根據PSF的性能，選擇沒有被散射的光，用低通濾波器進行處理來提高圖片的對比度和可見度。

論文簡介： 論文中對當代水下圖像處理的復原與增強做了綜述，作者闡明了兩種方法的模型的假設和分類，同時分析了優缺點以及適用的場景。

參考：
https://github.com/zhenglab/UnderwaterImageRestoration/tree/master/underwater%20image%20enhancement