复杂场景下水下图像增强技术的研究
对于海洋勘探来说，清晰、高质量的水下图像是深海地形测量和海底资源调查的关键。然而，在复杂的水下环境中，由于光在水中传播过程中的吸收、散射等现象，导致图像质量下降，导致模糊、低对比度、颜色失真等。这些情况被称为水下图像退化。水下图像退化的主要原因包括光在水中的传播损失、前向散射和后向散射效应，以及悬浮粒子对光[5]的散射效应。
这些因素共同导致了水下图像在传输过程中细节和清晰度的损失，影响了视觉识别和分析。
水下成像过程的示意图如图2所示。根据贾夫-麦格拉默里水下成像模型，该相机捕获的水下图像可以表示为三个分量的线性组合：直接分量、前向散射分量和后向散射分量[1]。其中，前向散射分量是指由目标表面反射或辐射在水中被悬浮粒子散射后进入成像系统的光。此组件将导致所获得的图像出现模糊。后向散射分量是指进入水中的自然光被悬浮粒子散射后进入成像系统的光，导致所获得的图像对比度较低。在一般情况下，由于物体和相机之间的距离很近，因此使用了简化的成像模型
式中，I (x)表示退化的水下图像，J (x)表示清晰的图像，B为水下环境中的环境光，t (x)为水下场景的透光函数。不同条件下的光传输率也不同。同时，水下环境光也随深度和水浊度等因素的变化而变化，这些都会导致水下图像的退化增加。
在对水下图像进行增强等处理操作之前，需要对待处理的图像进行统计分析，如图3所示。图像分析通常利用数学模型与图像处理技术相结合来分析底层特征和高级结构，从而提取智能信息。例如，使用直方图可以统计分析图像中不同通道中的颜色分布，而应用边缘运算符可以提供关于图像中物体轮廓的清晰度信息。这些信息帮助我们将图像分类为不同的类别，并提出有针对性的图像增强解决方案。
水下图像增强技术是一种通过应用信号处理、图像处理和机器学习理论来提高在水下环境中捕获的图像质量的技术。它的目的是减少由于在水中对光的吸收和散射而引起的图像模糊、颜色失真和对比度降低等问题，从而提高水下图像的能见度和清晰度
水下图像的增强和恢复方法可以分为传统的方法和深度学习方法。传统的方法可以进一步分为非物理模型和基于物理的模型。非物理模型方法通过直接调整图像的像素值来提高视觉质量，包括应用现有的图像增强方法和特殊设计的算法。基于物理的模型方法通过建模和估计参数来反转水下图像的退化过程。这些方法可以基于假设或先验知识进行反演，也可以利用水下成像的光学特性来改善恢复后的图像。然而，由于水下场景的复杂性，大多数现有的方法都不能处理所有的场景。因此，针对复杂场景的水下场景增强算法对于水下视觉的后续任务具有重要意义
为了评估不同场景下水下图像的退化程度并提供有针对性的增强方法，请回答以下问题：
**问题1：**请使用与上述文本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中提供的图像分为三类：颜色投射、弱光和模糊，并在"Answer.xls"附件中的三个位置填写文件名。另外，也解释了这种分类的原因。
**问题2：**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，构建一个附加图像的水下场景图像退化模型。分析从不同场景[1]（包括但不限于彩色投射、低光等）捕获的水下图像的退化原因。分析这些退化模型的相似之处（例如，从颜色、照明、清晰度等角度进行分类）。
**问题3：**基于问题2中建立的水下场景图像退化模型，提出了一种针对单一场景（如颜色投射、模糊、低光等）的水下图像增强方法，并利用附件中提供的图像数据对所提出的增强方法进行了验证。包括附件2中测试图像的增强结果及其相应的评价指标，计算并呈现输出图像的PSNR、UCIQE、UIQM等评价指标，并填写在"Answer.xls"提供的结果附件1表中
**问题4：**现有水下图像增强模型的建模适应性在不同场景中而异。请结合上述问题和附件中提供的图像，提出一个为复杂场景定制的水下图像增强模型（例如，非物理模型，可参考[2]-[5]）。该模型应该能够在各种复杂的场景中增强水下图像的退化问题。将附件2中测试图像的增强结果及其相应的评价指标纳入本文，以显示、计算和输出输出图像的PSNR、UCIQE、UIQM等评价指标，并填写到"Answer.xls"提供的附件2表中。
**问题5：**将特定场景的各种增强技术与复杂场景的单一增强技术进行比较，并在实际应用中提出水下视觉增强的可行性建议
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附录：水下图像评价指标：PSNR（峰值信噪比）、UCIQE（水下彩色图像质量评价）和UIQM（水下图像质量测量）是用于评估图像质量的关键指标。下面是对这三个指标的计算方法的全面描述。PSNR（峰值信噪比）：PSNR是测量图像质量的客观标准，它计算原始图像与处理图像之间的均方误差（MSE），并将其转换为分贝单位来测量图像质量。UCIQE（水下彩色图像质量评价）：UCIQE[9]是颜色密度、饱和度和对比度的线性组合，用于定量评价水下图像的不均匀色铸型、模糊度和低对比度。它是一个图像质量评估度量，不需要一个参考（地面真实）图像。具体的定义如下
References:
1\]. Cong Runmin, Zhang Yumo, Zhang Chen, Li Chongyi, Zhao Yao. Research Progress of Deep Learning Driven Underwater Image Enhancement and Restoration\[J\]. JOURNAL OF SIGNAL PROCESSING, 2020, 36(9): 1377-1389. DOI: 10.16798/j.issn.1003-0530.2020.09.001 \[2\]. Li C, Anwar S, Porikli F. Underwater scene prior inspired deep underwater image and video enhancement\[J\]. Pattern Recognition, 2020, 98: 107038. \[3\]. Ancuti C O, Ancuti C, De Vleeschouwer C, et al. Color balance and fusion for underwater image enhancement\[J\]. IEEE Transactions on image processing, 2017, 27(1): 379-393. \[4\]. Wang Yongxin, Diao Ming, Han Chuang. Underwater Image Restoration Algorithm Based on Least Squares Estimation\[J\]. Journal of Computer-Aided Design \& Computer Graphics, 2018, 30(11): 2125-2133. DOI: 10.3724/SP.J.1089.2018.17041 \[5\]. Gao, X.; Jin, J.; Lin, F.; Huang, H.; Yang, J.; Xie, Y.; Zhang, B. Enhancing Underwater Images through Multi-Frequency Detail Optimization and Adaptive Color Correction. J. Mar. Sci. Eng. 2024, 12, 1790. https://doi.org/10.3390/jmse12101790 \[6\]. Zhou J, Li B, Zhang D, et al. UGIF-Net: An efficient fully guided information flow network for underwater image enhancement\[J\]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2023. \[7\]. Chen R, Cai Z, Yuan J. UIESC: An underwater image enhancement framework via self-attention and contrastive learning\[J\]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2023, 19(12): 11701-11711. \[8\]. K. Panetta, C. Gao and S. Agaian, "Human-Visual-System-Inspired Underwater Image Quality Measures," in IEEE Journal of Oceanic Engineering, vol. 41, no. 3, pp. 541-551, July 2016, doi: 10.1109/JOE.2015.2469915 \[9\]. M. Yang and A. Sowmya, "An Underwater Color Image Quality Evaluation Metric," in IEEE Transactions on Image Processing, vol. 24, no. 12, pp. 6062-6071, Dec. 2015, doi: 10.1109/TIP.2015.2491020.