摘要

河湖水體普遍存在懸浮物、泥沙，水體濁度較高；水下光線被水體吸收散射，造成水下拍攝圖像出現(xiàn)色偏、霧化、清晰度下降，水生植物、底棲生物細(xì)節(jié)辨識度降低。本文以野外船載水下高清成像、微距成像獲取的河湖水下實拍圖像為研究對象，分析渾濁河湖水下圖像退化機理；適配設(shè)備硬件自帶LED可調(diào)水下補光方案，從硬件補光策略與后期圖像增強算法兩方面開展優(yōu)化；通過野外不同濁度水域成像對比試驗，優(yōu)化補光燈亮度參數(shù)；采用水下圖像復(fù)原算法對實拍圖像進行色彩校正、細(xì)節(jié)增強處理；提升渾濁水體下水生植物、底棲生物圖像識別效果，拓展水下成像系統(tǒng)在高濁度河湖區(qū)域的適用范圍。

關(guān)鍵詞：水下圖像增強；渾濁水體；水下成像；LED水下補光；水生植物識別；底棲微距圖像；水生態(tài)野外勘查

1 河湖渾濁水體水下成像畫質(zhì)退化問題

我國多數(shù)內(nèi)陸河湖水體含有泥沙、藻類、懸浮顆粒物。光線在水下傳播過程中，水體顆粒物會對光線產(chǎn)生吸收與散射作用，造成水下圖像質(zhì)量退化：圖像對比度下降、畫面霧化朦朧、色彩出現(xiàn)色偏，藍(lán)色綠色通道占比偏高，紅色通道衰減嚴(yán)重，水生植物、底棲生物細(xì)節(jié)紋理丟失，直接降低物種識別、覆蓋度判讀的準(zhǔn)確度，限制水下成像設(shè)備在高濁度河湖的應(yīng)用范圍。

改善渾濁水體成像質(zhì)量可以分為硬件層面和軟件算法層面。硬件層面依靠設(shè)備自帶LED水下補光，補償水下光照不足；軟件層面利用圖像增強算法對采集得到的原始圖像做色彩校正、去霧化、細(xì)節(jié)增強處理。本文結(jié)合本套船載原位水下成像設(shè)備，分析圖像退化機理，開展硬件補光策略優(yōu)化，引入水下圖像增強算法，通過野外對比試驗驗證優(yōu)化效果。

2 水下圖像質(zhì)量退化機理分析

水下圖像退化主要來自兩個物理過程：一是水體對不同波長光選擇性吸收，紅光波長較長，在水體中衰減速度最快，藍(lán)綠光衰減相對慢，造成圖像整體偏藍(lán)綠色，出現(xiàn)色偏；二是水體懸浮顆粒對光線的后向散射，環(huán)境光、補光照射到懸浮顆粒，散射光直接進入鏡頭，形成畫面霧化效果，圖像對比度降低，目標(biāo)物體細(xì)節(jié)被散射噪聲掩蓋。水體濁度越高，懸浮顆粒物濃度越高，吸收散射效應(yīng)越強烈，圖像退化越嚴(yán)重。除濁度之外，拍攝距離、補光亮度、光照角度，都會對最終成像質(zhì)量產(chǎn)生影響。

3 可調(diào)LED水下補光硬件優(yōu)化方案

本套水下成像探頭配備亮度連續(xù)可調(diào)LED補光模組，補光亮度可以在船上手持終端手動調(diào)節(jié)。補光并不是亮度越高效果越好：補光亮度不足，目標(biāo)物體光照不夠，畫面昏暗；補光亮度過高，強光照射水體懸浮顆粒，強烈后向散射會造成畫面白茫茫過曝，霧化效果反而加重，圖像質(zhì)量變差。

通過野外試驗得到硬件補光操作策略：低濁度水體，降低補光輸出亮度，避免過度散射；中等濁度水體適度提高補光；高濁度水域不能一味開到最大亮度，需要控制補光強度，同時縮短探頭與觀測目標(biāo)之間拍攝距離，降低光線傳播路徑當(dāng)中的顆粒物散射影響；微距拍攝底棲生物，環(huán)形補光可以減少物體陰影，提升微小生物細(xì)節(jié)表現(xiàn)。硬件補光是改善成像質(zhì)量的基礎(chǔ)，但是硬件手段無法完消除圖像色偏、霧化問題，需要搭配軟件圖像增強算法做后處理。

4 水下圖像色彩校正、細(xì)節(jié)增強算法研究

針對河湖水下實拍圖像，采用多步驟圖像增強處理流程。第一步完成色彩校正，補償水體造成的不同波長光衰減差異，修正圖像藍(lán)綠色色偏；第二步做去霧復(fù)原處理，抑制水體后向散射帶來的霧化效果，提升圖像整體對比度；第三步進行細(xì)節(jié)紋理增強，強化水生植物葉片、底棲生物外殼紋理細(xì)節(jié)，便于后續(xù)人工判讀識別；第四步做亮度自適應(yīng)調(diào)整，平衡畫面明暗區(qū)域。

算法面向河湖野外實拍圖像，避免過度增強引入偽色彩偽紋理，不能改變物體真實色彩，保證圖像用于生態(tài)調(diào)查判讀的客觀性，不能為了視覺效果篡改圖像真實信息。算法處理對象為設(shè)備采集得到的原始圖片、視頻幀，輸出增強后的圖像，用于室內(nèi)物種識別、覆蓋度判讀。

5 野外不同濁度水域成像對比試驗

選取湖泊不同濁度點位開展野外對比試驗，水體濁度區(qū)間8?42NTU。每個點位，在同樣拍攝位置，分別采用不同補光檔位拍攝原始圖像；原始圖像再經(jīng)過圖像增強算法處理。對比原始圖像、不同補光檔位圖像、算法增強之后圖像的主觀視覺效果，同時采用圖像評價指標(biāo)：平均梯度、信息熵、色彩還原度，定量評價圖像質(zhì)量改善效果。

試驗結(jié)果：合理調(diào)節(jié)補光亮度，可以顯著改善原始圖像質(zhì)量；在硬件優(yōu)化基礎(chǔ)之上，再執(zhí)行圖像增強算法，圖像信息熵、平均梯度指標(biāo)明顯提升，色偏得到校正，霧化效果減弱，水生植物葉片紋理、底棲生物外殼細(xì)節(jié)更加清晰。在高濁度（＞35NTU）極渾濁水體，硬件與算法聯(lián)合優(yōu)化可以改善圖像，但仍然無法實現(xiàn)清水條件下的成像效果，識別能力依然存在上限。

6 圖像增強效果評價

圖像增強用于生態(tài)調(diào)查，不能只看主觀視覺效果，必須兼顧真實性。部分增強算法會生成虛假色彩、虛假紋理，會誤導(dǎo)水生植物、底棲生物識別判讀。本研究選用的算法，以原始圖像真實信息為基礎(chǔ)，不虛構(gòu)不存在的細(xì)節(jié)紋理。主觀評價上，經(jīng)過優(yōu)化處理圖像色偏減輕，霧化減弱，目標(biāo)生物細(xì)節(jié)更加清晰；客觀指標(biāo)信息熵、平均梯度明顯優(yōu)于原始圖像，有利于調(diào)查人員開展室內(nèi)判讀工作。

7 野外拍攝參數(shù)設(shè)置優(yōu)化建議

野外現(xiàn)場實操建議：優(yōu)先硬件優(yōu)化，合理調(diào)節(jié)LED補光亮度，不要盲目滿亮度開啟；在水體濁度較高點位，盡量縮短探頭與觀測目標(biāo)距離，減少光在水體當(dāng)中傳播距離；優(yōu)先保證原始圖像采集質(zhì)量，圖像增強僅作為后期輔助處理手段，不能指望算法全彌補原始拍攝質(zhì)量過低的缺陷；原始圖像文件必須完整保留，增強處理版本作為判讀輔助，調(diào)查成果歸檔同時保存原始圖像與增強后圖像。

8 結(jié)論

河湖渾濁水體中懸浮泥沙、藻類顆粒造成光線吸收與散射，導(dǎo)致水下圖像色偏、霧化、清晰度下降。本文從硬件LED補光策略和軟件圖像增強算法兩個維度開展優(yōu)化，野外不同濁度水域?qū)Ρ仍囼灡砻鳎侠碓O(shè)置補光參數(shù)，配合圖像色彩校正、去霧化、細(xì)節(jié)增強算法，可以有效改善渾濁水體下水生植物、底棲生物圖像質(zhì)量，提升目標(biāo)識別效果。硬件優(yōu)化是基礎(chǔ)，算法作為后期輔助手段，二者結(jié)合可以拓展原位水下成像系統(tǒng)在渾濁河湖當(dāng)中適用范圍。

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