基于Matlab的DEHAZENET与HWD水下图像去散射增强技术探究

引言

水下环境由于光线吸收、散射及色散效应，导致拍摄的图像普遍存在对比度低、色彩失真、细节模糊等问题，严重影响了水下机器人导航、海洋生物监测、海底资源勘探等应用的效果。因此，开发有效的水下去散射图像增强技术具有重要的现实意义。近年来，深度学习与图像处理技术的结合为解决这一问题提供了新的思路。本文将详细阐述基于Matlab平台的DEHAZENET神经网络模型与HWD方法在水下去散射图像增强中的应用。

DEHAZENET神经网络模型概述

1.1 DEHAZENET原理

DEHAZENET是一种基于深度学习的去雾网络，最初设计用于大气环境中的图像去雾，但其核心思想——通过学习图像中的雾浓度分布来恢复清晰图像——同样适用于水下去散射场景。该网络通过多层卷积和反卷积操作，自动提取图像特征，并预测每个像素点的透射率，进而结合大气散射模型恢复无雾图像。

1.2 Matlab实现

在Matlab中实现DEHAZENET，可以利用Deep Learning Toolbox提供的函数和工具。首先，需要准备包含清晰水下图像与对应散射图像的数据集，用于训练网络。然后，构建DEHAZENET模型架构，包括输入层、多个卷积层、池化层、全连接层及输出层。通过调整网络参数（如卷积核大小、步长、激活函数等），优化网络性能。最后，使用训练好的网络对新的散射图像进行去散射处理。

HWD同态小波分解方法

2.1 HWD原理

同态小波分解（HWD）是一种结合同态滤波与小波变换的图像处理技术。它首先对图像进行对数变换，将乘法噪声转换为加性噪声，然后应用小波变换将图像分解为不同频率的子带。通过调整各子带的系数，可以有效抑制低频噪声（如散射光），同时保留或增强高频细节（如边缘和纹理）。最后，通过逆小波变换和对数逆变换恢复增强后的图像。

2.2 Matlab实现步骤

在Matlab中实现HWD，主要步骤包括：

• 对数变换：使用log函数对输入图像进行对数变换。
• 小波分解：利用wavedec2函数进行多级小波分解，得到不同频率的子带系数。
• 系数调整：根据需求调整各子带的系数，例如，通过阈值处理去除低频噪声。
• 小波重构：使用waverec2函数进行逆小波变换，重构图像。
• 对数逆变换：应用指数函数恢复线性尺度下的图像。

DEHAZENET与HWD结合策略

3.1 结合动机

单独使用DEHAZENET或HWD虽能在一定程度上改善水下图像质量，但各自存在局限性。DEHAZENET可能过度依赖训练数据，对未见过的散射模式泛化能力有限；而HWD在处理复杂散射场景时，可能无法完全恢复丢失的细节。因此，将两者结合，旨在利用DEHAZENET的全局去散射能力与HWD的局部细节增强优势，实现更全面的图像质量提升。

3.2 实现方案

一种可行的结合方案是：

1. 初步去散射：首先使用DEHAZENET对输入散射图像进行初步去散射处理，得到中间清晰图像。
2. 细节增强：对中间图像应用HWD方法，进一步去除残留噪声，增强边缘和纹理细节。
3. 后处理：根据需要，可对最终图像进行色彩校正、对比度调整等后处理操作，以优化视觉效果。

实验与结果分析

4.1 实验设置

为了验证上述结合策略的有效性，设计了一系列实验。实验数据包括模拟水下散射图像和真实水下拍摄图像。对比方法包括单独使用DEHAZENET、单独使用HWD以及本文提出的结合策略。评估指标包括峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）及主观视觉评价。

4.2 结果分析

实验结果表明，相比单独使用DEHAZENET或HWD，结合策略在PSNR和SSIM指标上均有显著提升，且主观视觉评价也更为满意。特别是在处理复杂散射场景时，结合策略能够更好地恢复图像细节，提高对比度，减少色彩失真。

结论与展望

本文探讨了基于Matlab平台的DEHAZENET神经网络模型与HWD方法在水下去散射图像增强中的应用。通过理论分析与实验验证，证明了该结合策略在提升水下图像质量方面的有效性。未来工作可进一步探索更高效的网络架构、更精细的系数调整策略以及跨模态数据融合方法，以应对更加复杂多变的水下环境。同时，将该技术应用于实际水下视觉任务中，如水下机器人自主导航、海洋生物识别等，也是值得深入研究的方向。