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专利名称：一种基于Helmholtz-Hodge分解的图像复原方法

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202111309872.2

专利申请（专利权）人：桂林电子开云优惠体育网页版入口大学
权利人地址：广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号

专利发明（设计）人：马春波,朱德建,敖珺,简必建,孙奕潇

专利摘要：本发明公开了一种基于Helmholtz?Hodge分解的图像复原方法，包括：将自适应可调的参考结构光图像投射至流体表面，对扭曲结构光图像和参考结构光图像进行特征点提。玫浇峁构馓卣鞯愕亩维扭曲向量。欢远维扭曲向量场进行Helmholtz?Hodge分解，得到散度势D、旋度势R和调和分量#imgabs0#对散度势D、旋度势R和调和分量#imgabs1#插值处理，由连续平滑的散度分量、旋度分量和调和分量估计得到结构光图像的二维扭曲向量。欢耘で峁构馔枷窠型枷衽渥，输出复原结构光图像；对扭曲的目标场景图像进行图像配准，输出复原的目标场景图像。仅通过一幅无规则畸变图像就能快速准确地复原图像，实时性好；具有更强的自适应性；能保证扭曲图像复原的可靠性与准确性。

主权利要求：
1.一种基于Helmholtz?Hodge分解的图像复原方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1)，将自适应可调的参考结构光图像投射至流体表面，由于流体表面波动导致结构光发生扭曲得到扭曲结构光图像，同时获取得到经同一波面的扭曲的目标场景图像，对扭曲结构光图像和参考结构光图像进行特征点提。玫浇峁构馓卣鞯愕亩维扭曲向量。
步骤2)，对引起图像扭曲的二维扭曲向量场进行Helmholtz?Hodge分解，得到散度势D、旋度势R和调和分量步骤2)中，对二维扭曲向量场 进行Helmholtz?Hodge分解，在二维扭曲向量场 其散度 和旋度 以及边界条件已知的情况下，任意二维扭曲向量场 可以唯一地分解成以下三个分量：其中， 为垂直于边界的非旋转分量，为平行于边界的不可压缩分量，为调和分量，为梯度算子，算子J是二维矢量逆时针旋转π/2，通过求解以下泊松方程得到散度势D和旋度势R，并通过计算得到调和分量步骤3)，对步骤2)得到的散度势D、旋度势R和调和分量 插值处理得到连续平滑的散度分量 连续平滑的旋度分量 以及连续平滑的调和分量 并由连续平滑的散度分量、连续平滑的旋度分量和连续平滑的调和分量估计得到结构光图像的二维扭曲向量。
步骤4)，对扭曲结构光图像进行图像配准，输出复原结构光图像；
步骤4)中，由步骤3)估计得到的结构光图像的二维扭曲向量。蠼馀で峁构馔枷裼氩慰冀峁构馔枷竦目占浔浠荒Ｐ：其中，(Uij,Vij)为扭曲结构光图像的像素坐标，(uij,vij)为参考结构光图像的像素坐标，i表示图像的行值，j表示图像的列值；再通过图像配准得到复原的结构光图像；
步骤5)，对扭曲的目标场景图像进行图像配准，输出复原的目标场景图像；
步骤5)中，由步骤4)扭曲结构光图像与参考结构光图像的空间变换模型，进一步求解扭曲的目标场景图像与复原的目标场景图像的空间变换模型其中， 为扭曲的目标场景图像的像素坐标， 为复原的目标场景图像的像素坐标，i表示图像的行值，j表示图像的列值，λ是反射与折射光的位移比例关系的物理量；
再通过图像配准得到复原的目标场景图像。
2.根据权利要求1所述的基于Helmholtz?Hodge分解的图像复原方法，其特征在于，步骤1)中，二维扭曲向量场 定义如下：其中，(Uij,Vij)为扭曲结构光图像的像素点坐标，(uij,vij)为参考结构光图像的像素点坐标，i表示图像的行值，j表示图像的列值。 说明书 : 一种基于Helmholtz?Hodge分解的图像复原方法技术领域[0001] 本发明涉及光学成像技术领域，涉及水下对空成像图像复原技术，具体为一种基于Helmholtz?Hodge(亥姆霍兹霍奇)分解的图像复原方法。背景技术[0002] 水下成像技术作为人类探索海洋世界的重要手段之一，已广泛应用于海洋地质勘查、水下目标识别及海洋军事等领域。然而水面的随机波动和水下环境的复杂性，会使被观测图像产生几何失真、色偏、对比度低等问题。因此开展水下成像图像复原技术研究具有重要意义。[0003] 目前，对图像复原技术的研究主要从两个方面展开。[0004] 一是基于图像序列的图像复原方法，该方案认为无畸变的真实图像就隐藏在多次透过水面观测到的畸变场景的图像序列中，假设场景和相机都静止不动，利用同一静止场景的图像序列来重建未失真的图像，该类算法需要获取一定长度的视频流，一般需要多次迭代，计算量大，时间复杂度高，无法保证实时性。[0005] 二是基于水面波形估计的复原方法，该类算法首先对水面波形进行估计，然后根据波形同步复原扭曲图像。基于水面波形估计的复原方法适用于大多数水面波纹引起的退化图像的复原，不需要图像配准，先验知识，对扭曲和：幸欢ㄐЧ，但是该类方法对环境要求较高，且十分依赖建模的准确性。发明内容[0006] 针对现有的水下对空成像图像复原算法的不足，本发明提供一种基于Helmholtz?Hodge分解的图像复原方法。该方法仅通过一幅无规则畸变图像就能快速准确地复原图像，实时性好；具有更强的自适应性；保证了扭曲图像复原的可靠性与准确性，同时具有更好的视觉效果与更快的处理速度。[0007] 本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：[0008] 一种基于Helmholtz?Hodge分解的图像复原方法，包括如下步骤：[0009] 步骤1)，将自适应可调的参考结构光图像投射至流体表面，由于流体表面波动导致结构光发生扭曲得到扭曲结构光图像，同时获取得到经同一波面的扭曲的目标场景图像，对扭曲结构光图像和参考结构光图像进行特征点提。玫浇峁构馓卣鞯愕亩维扭曲向量。籟0010] 步骤2)，对引起图像扭曲的二维扭曲向量场进行Helmholtz?Hodge分解，得到散度势D、旋度势R和调和分量 ；[0011] 步骤3)，对步骤2)得到的散度势D、旋度势R和调和分量 插值处理得到连续平滑的散度分量 、连续平滑的旋度分量 以及连续平滑的调和分量 ，并由连续平滑的散度分量、连续平滑的旋度分量和连续平滑的调和分量估计得到结构光图像的二维扭曲向量。籟0012] 步骤4)，对扭曲结构光图像进行图像配准，输出复原结构光图像；[0013] 步骤5)，对扭曲的目标场景图像进行图像配准，输出复原的目标场景图像。[0014] 进一步地，步骤1)中，二维扭曲向量场 定义如下：[0015][0016] 其中，(Uij,Vij)为扭曲结构光图像的像素点坐标，(uij,vij)为参考结构光图像的像素点坐标，i表示图像的行值，j表示图像的列值。[0017] 步骤2)中，对二维扭曲向量场 进行Helmholtz?Hodge分解，在二维扭曲向量场其散度 和旋度 以及边界条件已知的情况下，任意二维扭曲向量场 可以唯一地分解成以下三个分量：[0018][0019] 其中，为垂直于边界的非旋转分量，为平行于边界的不可压缩分量， 为调和分量， 为梯度算子，算子J是二维矢量逆时针旋转π/2，通过求解以下泊松方程得到散度势D和旋度势R，并通过计算得到调和分量 ，[0020][0021] 步骤4)中，由步骤3)估计得到的结构光图像的二维扭曲向量。蠼馀で峁构馔枷裼氩慰冀峁构馔枷竦目占浔浠荒Ｐ：[0022][0023] 其中，(Uij,Vij)为扭曲结构光图像的像素坐标，(uij,vij)为参考结构光图像的像素坐标，i表示图像的行值，j表示图像的列值；再通过图像配准得到复原的结构光图像。[0024] 步骤5)中，由步骤4)扭曲结构光图像与参考结构光图像的空间变换模型，进一步求解扭曲的目标场景图像与复原的目标场景图像的空间变换模型[0025][0026] 其中， 为扭曲的目标场景图像的像素坐标， 为复原的目标场景图像的像素坐标，i表示图像的行值，j表示图像的列值，λ是反射与折射光的位移比例关系的物理量；再通过图像配准得到复原的目标场景图像。[0027] 本发明可用于水，包括江水、河水、湖水和海水，以及酒精、油类等流体。[0028] 本方法通过主动投射自适应可调的结构光至流体表面，流体表面波动引起结构光扭曲，利用扭曲结构光图像与标准结构光图像的位移向量。ü鼿elmholtz?Hodge分解理论进行向量场分解，最后通过算法去卷积和投影重构技术同步恢复失真原始场景。[0029] 本发明的优点或有益效果：[0030] (1)预先引入了一个规则的结构光图像，然后通过Helmholtz?Hodge分解获得流体表面波动信息，避免了基于图像匹配复原方法计算量大，实时性差的问题；[0031] (2)通过一幅无规则畸变图像就能快速准确的复原图像，对环境要求低，具有更强的自适应性；[0032] (3)有完整、成熟的数学理论支持，能保证扭曲图像复原的可靠性与准确性，与传统的图像复原算法相比，具有更好的视觉效果与更快的处理速度。附图说明[0033] 图1为实施例中基于Helmholtz?Hodge分解的图像复原方法流程图；[0034] 图2a?图2i为实施例中基于Helmholtz?Hodge分解的图像复原方法具体过程，其中，图2a为标准结构光图像；图2b为扭曲结构光图像；图2c为扭曲的目标场景图像；图2d为二维扭曲向量场Helmholtz?Hodge分解；图2e为非旋转分量 ；图2f为不可压缩分量 ；图2g为调和分量 ；图2h为复原的结构光图像；图2i为复原的目标场景图像。具体实施方式[0035] 下面结合附图和实施例对本发明内容作详细描述，通过参考附图描述的实施例是示例性的，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。[0036] 实施例：[0037] 下面参考附图来描述本发明实施例提出的一种基于Helmholtz?Hodge分解的图像复原方法。基于结构光主动成像首先将自适应可调的规则的结构光投射至水面，水面随机扰动导致结构光扭曲，利用扭曲结构光与标准结构光的特征点位置信息，然后通过Helmholtz?Hodge分解得到水面波动信息，最后通过算法去卷积和投影重构的方法同步还原原始目标场景图像。[0038] 如图1所示，一种基于Helmholtz?Hodge分解的图像复原方法，包括以下步骤：[0039] 步骤(1)，将自适应可调的参考结构光图像投射至水面，如图2a所示，由于水面波动导致结构光发生扭曲得到扭曲结构光图像，如图2b所示，同时获取得到经同一波面的扭曲的目标场景图像，如图2c所示，对扭曲结构光图像和参考结构光图像进行特征点提。玫浇峁构馓卣鞯愕亩维扭曲向量场 如图2d所示，其中二维扭曲向量场 定义如下：[0040][0041] 其中，(Uij,Vij)为扭曲结构光图像的像素点坐标，(uij,vij)为参考结构光图像的像素点坐标，i表示图像的行值，j表示图像的列值；[0042] 步骤(2)，对引起图像扭曲的二维扭曲向量场进行Helmholtz?Hodge分解，得到散度势D、旋度势R和调和分量 ：[0043] 对二维扭曲向量场 进行Helmholtz?Hodge分解，在二维扭曲向量场 其散度和旋度 以及边界条件已知的情况下，任意二维扭曲向量场 可以唯一地分解成以下三个分量：[0044][0045] 其中， 为垂直于边界的非旋转分量，如图2e所示，为平行于边界的不可压缩分量，如图2f所示，为调和分量，如图2g所示， 为梯度算子，算子J是二维矢量逆时针旋转π/2，通过求解以下泊松方程得到散度势D和旋度势R，并通过计算得到调和分量 ，[0046][0047] 步骤(3)，对步骤(2)得到的散度势D、旋度势R和调和分量 插值处理得到连续平滑的散度分量 、连续平滑的旋度分量 以及连续平滑的调和分量 ，并由连续平滑的散度分量、连续平滑的旋度分量和连续平滑的调和分量估计到结构光图像的二维扭曲向量。籟0048] 步骤(4)，对扭曲结构光图像进行图像配准，输出复原结构光图像：[0049] 由步骤(3)估计得到的结构光图像的二维扭曲向量。蠼馀で峁构馔枷裼氩慰冀峁构馔枷竦目占浔浠荒Ｐ：[0050][0051] 其中，(Uij,Vij)为扭曲结构光图像的像素坐标，(uij,vij)为参考结构光图像的像素坐标，i表示图像的行值，j表示图像的列值；再通过图像配准得到复原的结构光图像，如图2h所示；[0052] 步骤(5)，对扭曲的目标场景图像进行图像配准，输出复原的目标场景图像：[0053] 由步骤4)扭曲结构光图像与参考结构光图像的空间变换模型，进一步求解扭曲的目标场景图像与复原的目标场景图像的空间变换模型[0054][0055] 其中， 为扭曲的目标场景图像的像素坐标， 为复原的目标场景图像的像素坐标，i表示图像的行值，j表示图像的列值，λ是反射与折射光的位移比例关系的物理量；再通过图像配准得到复原的目标场景图像，如图2i所示。经过上述步骤，可以通过一幅包含波面信息的扭曲图像实现水下扭曲图像的复原。[0056] 以上公开的本发明的优选实施例，只是帮助阐述本发明，不限制本发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。

专利地区：广西

专利申请日期：2021-11-07

专利公开日期：2024-11-19

专利公告号：CN114022386B