1、仿生物视觉机理的水下偏振图像处理方法研究报告人：吴玉荣Video & Broadband Network Lab研究内容与组织框架v1.仿螳螂虾视觉机理设计水下偏振图像分割框架v2.仿偏振对立感知机制的偏振参数图像计算v3.基于非负矩阵分解的偏振参数图像融合和去冗余v4.仿螳螂虾视神经网络的水下偏振图像分割Video & Broadband Network Lab研究内容与组织结构Video & Broadband Network Lab 仅利用光强和光谱信息很难将目标与背景进行分离，需要探寻新的在水下环境中稳定的目标信息进行利用。本文将基于偏振成像技术进行水下目标的图像采集。 表征目标偏振信
2、息 Stokes偏振参数存在误差和噪声，不利于图像分割，结合光学理论和螳螂虾视觉偏振对立感知机制，提出一种新的偏振参数及其计算方法。 如何利用获取的目标信息实现水下图像分割是关键。水下生物螳螂虾视觉在低照度、强散射的水下环境中表现出的优势为研究提供了一个可借鉴的技术路线。1、 仿螳螂虾视觉机理的水下偏振图像分割框架设计Video & Broadband Network Lab1、 仿螳螂虾视觉机理的水下偏振图像分割框架设计Video & Broadband Network Lab水下偏振图像分割存在的问题u 在水下环境中，偏振 成像技术 可有效滤 掉背景散射光的干扰，提高图像的对比度和成像距离
3、；但在背景光被滤除的同时目标的反射光也被很大程度地滤除掉了，影响了图像 的 清晰度 。u 基于偏振图像可以计算出多 个偏振 参数图像，这些偏振参数图像之间具有互补性，表征了目标的不同特征，但数据量的增加会给后续图像处理带来计算量大、计算复杂度高等诸多问题和困难，由于这些偏振参数图像之间也具有冗余性，可以对它们进行融合和去冗余预处理，以压缩数据量 。u 现有的水下偏振图像分割算法大都是利用光强信息、光谱信息和偏振信息中的一种信息进行的，是针对具体的图像特点提出的，具有很大的局限性。如何综合利用光强信息和偏振信息进行水下偏振图像分割的研究较少。Video & Broadband Network Lab2、仿螳螂 虾视觉 偏振 对 立感知机制的偏振参数 计 算问题描述与分析：v在水下环境中，由于各种内部和外部原因，使得计算出的 Stokes偏振参数存在误差和噪声，给后续图像分割、检测和目标识别带来更大困难和挑战。现有解决方法：u多角度测量u图像滤波等预处理u图像融合Video & Broadband Network Lab2、 仿螳螂虾视觉偏振对立感知机制的偏振参数计算Video & Broadband Network Lab2、 仿螳螂虾视觉偏振对立感知机制的偏振参数计算Video & Broadband Network Lab2、 仿螳螂虾视觉偏振对立感知机制的偏振参数计算
