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光学图像处理和镶嵌在MATLAB中的水下图像工具箱 摘要：本文显示了我们扩展MATLAU图像处理工具箱，它实现了一些有用的光学图像处理和在文献中发现的镶嵌算法的开发结果。从我们承诺的应用程序水下环境中我们调查和选择算法。然后在建设我们的工具箱中我们扩展了明确处理水下成像的唯一算法。因此，实施的算法包括： ★对比度受限自适应直方图规范（CLAHS）处理在水下图像固有的非均匀照明。 ★傅立叶缩放，旋转和翻译复苏提供针对不同的图像区域的鲁棒性的方法。 ★当地的归一化相关的图像配准处理低的特点，海底非结构化环境。 ★没有新的细节图像边界模糊或损失形成一个复合的无缝拼接图像的多分辨率金字塔混合。 在本文中，我们强调这些算法背后的数学公式，使用一致的符号和一个统一的框架。我们描绘一些MATLAB的水下图像的分类结果。 1引言 我们在伍兹霍尔海洋研究所的深潜实验室研究的一个方面是光学图像处理和镶嵌。高分辨率的生产，我们的最终用户社区所需的海底大面积的图像（地质学家，生物学家，考古学家……）就不可能同化技术，使大面积的图像从几十到几百体积甚至更小的照片拼接，重叠影像。水下遭受迅速衰减和散射可见光的传播。这与有限的摄像机光分离最整车平台上组合，地方串成图像大面积的海底光能力的限制。Alpha特别必须考虑到与水下环境相关联的唯一约束。 我们在水下图像处理和照片拼接的研究，明确处理这些限制。在本文中，我们涵盖了图像处理和镶嵌一些成功的技术并延伸到处理具有特殊性的水下环境。算法和本文弧部分的顺序： ★对比度受限自适应直方图规范（CLAHS）处理在水下图像固有的非均匀照明。 ★傅立叶缩放，旋转和翻译复苏提供针对不同的图像区域的鲁棒性的方法。 ★当地的归一化相关的图像配准处理低的特点，海底非结构化环境。 ★没有新的细节图像边界模糊或损失形成一个复合的无缝拼接图像的多分辨率金字塔混合。 在学术界和科学界MATLAB作为一个非常普遍和标准的工具演变成为快速原型设计和测试算法。我们提出，我们最近开发的MATLAB工具箱的结果。这个工具箱提供了扩展的图像处理和镶嵌功能，标准的MATLAB影像工具箱。这个工具箱是免费提供给用户社区，可以联系作者获得。 2 直方图规定 深海成像要求车辆携带自己的光源，他们作为周围光线是不存在的。不同的电源要求，针对不同的车辆架构（i.e. ROVs vs. AUVs）结果完全不同的照明模式和差异较大的能源量消耗在照明的风景。这一点，结合光水下快速衰减，结果往往是在低对比度。非均匀照亮图像。照明文物目前的图像，图像配准的过程中，许多传统的算法将“锁定”车辆照明创建这些神器强度梯度构成额外的挑战。为了弥补低对比度，在原始图像的非均匀照明目前，我们采用对比度受限自适应直方图规范（CLAHS）作为预处理步骤的技术。正如[1]中所描述的基础的技术，它首先被应用于低对比度的医学影像中。技术背后的想法是先分割成面积相等的语境地区的原始图像。每个区域直方图均衡，即一个单调非递减的灰度变换。G = T{F}，确定每个地区，当地的灰度直方图映射到一个理想的灰度分布[2]。在同质区域专门用于剪辑极限的概念来限制金额对比度增强。剪辑的限制被定义为多个平均直方图内容。定义一个剪辑限制的结果，在于限制任何一个包含在直方图中的内容，对于平均直方图的内容的最多的剪辑限制，多余的像素，然后均匀地分布到其余的垃圾箱。整体效果是限制的累积直方图灰度变换的计算斜率。 我们尝试用不同的想法，如统一的灰度分布，指数分布，瑞利分布。我们的研究结果似乎表明，瑞利分布是最适合水下图像。数据I（a）及I（b）分别描述的典型的低对比度，非均匀照亮水下航行器的图像和加工CLAHS结果。全球级灰度直方图的前处理和后处理的图像也显示突出增加有效利用的图像的动态范围。 基于Fourier图像配准 照片拼接的根本任务之一是图像配准。许多方法存在着一些最普遍的是：使用像素值直接相关的方法。使用频域信息的快速傅立叶方法，和基于特征的方法，使用低级别的功能，如边缘和来者不拒。 从信号处理的角度来看，频域方法接近的图像配准问题。他们的方法的主要优点是：（1）处理速度，这是通过利用快速傅立叶变换的计算效率得到。（2）稳健性窄带频率的依赖，如低频率的变化，在噪声平均图像强度。（3）通过改变原始图像坐标，坐标系旋转和缩放变化出现，我们可以使用傅里叶相移属性，恢复图像的翻译，缩放，旋转。（4）根据我们的坐标系统转换的具体实施。（5）但已被修改，使用归一化相关的图像翻译的决心。[6]翻译。 被剥削的基本属性，是相移傅里叶变换的财产。考虑F1和F2两个图像，只不同偏移翻译的. 通过转移财产，其傅里叶变换有关 平移的偏移量可以恢复定位与逆变换的两幅图像