基于UUV的可見光與紅外圖像融合方法：技術(shù)、應(yīng)用與優(yōu)化一、引言1.1研究背景與意義海洋，作為地球上最為神秘且廣袤的領(lǐng)域，蘊(yùn)藏著無盡的資源與奧秘。從豐富的漁業(yè)資源到珍貴的海底礦產(chǎn)，從獨(dú)特的海洋生態(tài)系統(tǒng)到潛在的新能源，海洋資源的開發(fā)與利用對于人類社會的可持續(xù)發(fā)展具有舉足輕重的意義。然而，海洋環(huán)境的復(fù)雜性與極端性給人類的探索帶來了巨大挑戰(zhàn)。深海的高壓、黑暗、低溫，以及復(fù)雜的海流和多變的氣象條件，使得傳統(tǒng)的海洋探測手段面臨諸多限制。在此背景下，水下無人航行器（UnmannedUnderwaterVehicle，UUV）應(yīng)運(yùn)而生，成為了人類深入探索海洋的得力工具。UUV，這種不依賴母船供電，能夠通過遙控或自主控制在水下自推進(jìn)航行或滑翔的無人潛器，具有眾多顯著優(yōu)勢。其隱蔽性好，能夠悄無聲息地在水下執(zhí)行任務(wù)，不易被察覺；使用風(fēng)險(xiǎn)低，避免了人員直接暴露于危險(xiǎn)的海洋環(huán)境中；任務(wù)重構(gòu)能力強(qiáng)，可以根據(jù)不同的任務(wù)需求靈活調(diào)整作業(yè)內(nèi)容；成本相對較低，相較于大型的載人潛水器或海洋探測船只，大大降低了海洋探測的成本；作業(yè)效率高，能夠長時(shí)間連續(xù)工作，不受人員疲勞等因素的影響；使用靈活，可適應(yīng)各種復(fù)雜的海洋環(huán)境和多樣化的任務(wù)需求。憑借這些優(yōu)勢，UUV在海洋探測、資源開發(fā)、軍事偵察、環(huán)境監(jiān)測等眾多領(lǐng)域發(fā)揮著不可或缺的作用。在海洋探測與資源開發(fā)領(lǐng)域，UUV可搭載高精度的聲納系統(tǒng)、磁力儀、地質(zhì)采樣設(shè)備等，對海底地形、地質(zhì)構(gòu)造進(jìn)行詳細(xì)測繪，探尋潛在的礦產(chǎn)資源分布。例如，在深海熱液區(qū)，UUV能夠近距離探測熱液噴口，獲取高溫流體樣本和周邊生物樣本，為研究地球深部物質(zhì)循環(huán)和生命起源提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)。在軍事偵察方面，UUV可執(zhí)行情報(bào)收集、監(jiān)視與偵察任務(wù)，對敵方潛艇、水面艦艇等目標(biāo)進(jìn)行跟蹤和定位，為軍事決策提供重要情報(bào)支持。在海洋環(huán)境監(jiān)測領(lǐng)域，UUV可實(shí)時(shí)監(jiān)測海洋溫度、鹽度、酸堿度、溶解氧等參數(shù)，以及海洋污染物的分布情況，為海洋生態(tài)保護(hù)和環(huán)境治理提供數(shù)據(jù)依據(jù)。在UUV執(zhí)行任務(wù)的過程中，獲取準(zhǔn)確、全面的圖像信息至關(guān)重要?？梢姽鈭D像和紅外圖像作為兩種重要的圖像信息源，各自具有獨(dú)特的優(yōu)勢和局限性?？梢姽鈭D像能夠清晰地呈現(xiàn)物體的顏色、紋理和形狀等細(xì)節(jié)信息，在光照條件良好的情況下，能夠?yàn)槟繕?biāo)識別和場景理解提供豐富的視覺線索。然而，可見光的傳播受海洋環(huán)境影響較大，在渾濁的海水、低光照或夜間條件下，其成像質(zhì)量會急劇下降，甚至無法獲取有效圖像。紅外圖像則主要反映物體的熱輻射特性，不受光照條件的限制，能夠在黑暗、云霧、煙霧等惡劣環(huán)境下有效工作。它可以檢測到目標(biāo)物體與周圍環(huán)境之間的溫度差異，從而識別出潛在的目標(biāo)，對于發(fā)現(xiàn)隱藏在水下的物體或監(jiān)測海洋生物的活動具有重要意義。但紅外圖像的空間分辨率相對較低，圖像細(xì)節(jié)不夠豐富，對目標(biāo)的形狀和紋理特征表現(xiàn)能力較弱。為了充分發(fā)揮可見光圖像和紅外圖像的優(yōu)勢，克服它們各自的局限性，圖像融合技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。圖像融合是指將來自不同傳感器或不同時(shí)刻的多幅圖像進(jìn)行處理，提取各圖像中的有用信息，并將這些信息有機(jī)地結(jié)合起來，生成一幅新的圖像，使新圖像包含更豐富、更全面的信息。通過對UUV獲取的可見光圖像和紅外圖像進(jìn)行融合，可以得到既具有清晰細(xì)節(jié)又能反映目標(biāo)熱特征的圖像，為UUV在復(fù)雜海洋環(huán)境下的目標(biāo)檢測、識別和定位提供更強(qiáng)大的支持。在水下目標(biāo)檢測任務(wù)中，融合后的圖像能夠提供更多的特征信息，提高目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確率和可靠性。例如，在檢測水下的沉船殘骸時(shí)，可見光圖像中的紋理信息可以幫助確定沉船的結(jié)構(gòu)和輪廓，而紅外圖像中的熱特征可以揭示殘骸中可能存在的生物活動或隱藏的物體，兩者融合后，能夠更準(zhǔn)確地判斷沉船的位置和狀態(tài)，為后續(xù)的打撈和研究工作提供有力依據(jù)。在水下目標(biāo)識別任務(wù)中，融合圖像可以提供更全面的特征描述，降低誤識別率。對于一些形狀相似但熱特性不同的物體，僅依靠可見光圖像可能難以區(qū)分，但結(jié)合紅外圖像的熱特征，就能夠準(zhǔn)確地識別出目標(biāo)物體。在水下定位任務(wù)中，融合圖像可以提供更豐富的參考信息，提高定位的精度。通過對融合圖像中目標(biāo)的特征匹配和分析，可以更準(zhǔn)確地確定目標(biāo)的位置和姿態(tài)，為UUV的導(dǎo)航和操作提供精確的指導(dǎo)。圖像融合技術(shù)對于提升UUV的性能和拓展其應(yīng)用領(lǐng)域具有重要意義。它能夠使UUV在復(fù)雜多變的海洋環(huán)境中更有效地獲取信息，提高其執(zhí)行任務(wù)的能力和效率，為海洋科學(xué)研究、海洋資源開發(fā)、海洋安全保障等領(lǐng)域的發(fā)展提供強(qiáng)有力的技術(shù)支持。因此，開展基于UUV的可見光與紅外圖像融合方法研究具有迫切的現(xiàn)實(shí)需求和重要的理論與實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。1.2UUV的工作原理及特點(diǎn)UUV的工作原理基于其搭載的多種先進(jìn)技術(shù)和系統(tǒng)，這些技術(shù)和系統(tǒng)協(xié)同工作，使得UUV能夠在復(fù)雜的水下環(huán)境中自主執(zhí)行各種任務(wù)。動力與推進(jìn)系統(tǒng)是UUV實(shí)現(xiàn)水下運(yùn)動的核心。目前，常見的動力源包括電池、燃料電池和太陽能等。電池具有結(jié)構(gòu)簡單、使用方便等優(yōu)點(diǎn)，是小型UUV的常用動力源；燃料電池則具有能量密度高、續(xù)航能力強(qiáng)的優(yōu)勢，適用于長時(shí)間、遠(yuǎn)距離的任務(wù)；太陽能則為UUV提供了一種可持續(xù)的能源補(bǔ)充方式，尤其適用于在水面或淺水區(qū)作業(yè)的UUV。推進(jìn)器是UUV實(shí)現(xiàn)推進(jìn)和操縱的關(guān)鍵設(shè)備，常見的推進(jìn)器類型有螺旋槳推進(jìn)器、噴水推進(jìn)器和矢量推進(jìn)器等。螺旋槳推進(jìn)器結(jié)構(gòu)簡單、效率較高，應(yīng)用廣泛；噴水推進(jìn)器具有噪聲低、機(jī)動性好的特點(diǎn)，適用于對隱蔽性和機(jī)動性要求較高的任務(wù)；矢量推進(jìn)器則可以實(shí)現(xiàn)UUV在多個(gè)方向上的靈活運(yùn)動，提高其操縱性能。導(dǎo)航與定位系統(tǒng)是UUV準(zhǔn)確執(zhí)行任務(wù)的重要保障。慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（INS）通過測量UUV的加速度和角速度，利用積分運(yùn)算來推算其位置和姿態(tài)，具有自主性強(qiáng)、不受外界干擾等優(yōu)點(diǎn)，但隨著時(shí)間的積累，誤差會逐漸增大。全球定位系統(tǒng)（GPS）可以提供高精度的位置信息，但在水下無法直接使用，通常需要UUV上浮至水面才能接收信號。聲學(xué)定位系統(tǒng)則利用聲波在水中的傳播特性，通過測量UUV與多個(gè)信標(biāo)之間的距離或角度來確定其位置，是水下定位的常用方法之一。此外，一些先進(jìn)的UUV還會結(jié)合視覺導(dǎo)航、地磁導(dǎo)航等技術(shù)，以提高導(dǎo)航和定位的精度和可靠性。通信系統(tǒng)是UUV與外界進(jìn)行信息交互的橋梁。水下通信面臨著信號衰減嚴(yán)重、傳輸速率低等挑戰(zhàn)，目前常用的水下通信方式有聲通信、射頻通信和光通信等。聲通信是水下通信的主要方式，通過聲波在水中傳播信息，但其傳輸速率較低，且容易受到海洋環(huán)境噪聲的干擾；射頻通信在淺水區(qū)具有一定的應(yīng)用前景，其傳輸速率相對較高，但信號衰減較快，作用距離有限；光通信則具有傳輸速率高、抗干擾能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，但對通信設(shè)備的要求較高，且在渾濁的海水中傳輸效果會受到影響。為了實(shí)現(xiàn)高效的通信，一些UUV還會采用中繼通信、衛(wèi)星通信等方式，以擴(kuò)大通信范圍和提高通信質(zhì)量。UUV的控制系統(tǒng)負(fù)責(zé)對其運(yùn)動、任務(wù)執(zhí)行等進(jìn)行精確控制?？刂葡到y(tǒng)通常采用基于計(jì)算機(jī)的智能控制算法，根據(jù)傳感器獲取的信息，實(shí)時(shí)調(diào)整UUV的運(yùn)動參數(shù)和任務(wù)執(zhí)行策略，以實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航、目標(biāo)跟蹤、避障等功能。一些先進(jìn)的UUV還具備機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能能力，能夠根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)情況進(jìn)行自主決策，提高其適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境和應(yīng)對突發(fā)情況的能力。UUV具有諸多顯著特點(diǎn)，這些特點(diǎn)使其在水下任務(wù)中具有獨(dú)特的優(yōu)勢，同時(shí)也對圖像采集產(chǎn)生了重要影響。靈活性是UUV的重要特點(diǎn)之一。UUV體積小巧，能夠在狹窄的水下通道、礁石縫隙等復(fù)雜地形中自由穿梭，到達(dá)傳統(tǒng)大型探測設(shè)備難以抵達(dá)的區(qū)域。這種靈活性使得UUV可以從不同角度、不同位置對目標(biāo)進(jìn)行圖像采集，獲取更全面、更豐富的圖像信息。在對海底沉船進(jìn)行探測時(shí)，UUV可以靈活地圍繞沉船進(jìn)行拍攝，捕捉到沉船各個(gè)部位的細(xì)節(jié)，為后續(xù)的研究和打撈工作提供更準(zhǔn)確的資料。其可以根據(jù)任務(wù)需求和環(huán)境變化，快速調(diào)整航行路徑和工作模式，實(shí)現(xiàn)多樣化的圖像采集任務(wù)。在執(zhí)行海洋生物監(jiān)測任務(wù)時(shí)，UUV可以根據(jù)生物的活動規(guī)律和分布情況，實(shí)時(shí)改變航行軌跡，對不同區(qū)域的生物進(jìn)行拍攝，提高監(jiān)測的效率和準(zhǔn)確性。隱蔽性好是UUV在軍事和一些特殊應(yīng)用場景中的突出優(yōu)勢。UUV在水下航行時(shí)，不易被敵方的雷達(dá)、聲納等探測設(shè)備發(fā)現(xiàn)，能夠悄無聲息地接近目標(biāo)，進(jìn)行秘密偵察和圖像采集。在軍事偵察任務(wù)中，UUV可以隱蔽地靠近敵方艦艇或軍事設(shè)施，獲取關(guān)鍵的圖像情報(bào)，為軍事決策提供重要支持。其低噪聲運(yùn)行特性也使得它在進(jìn)行圖像采集時(shí)，不會對周圍的海洋生物和環(huán)境產(chǎn)生過多干擾，有利于獲取真實(shí)、自然的圖像。在海洋生態(tài)研究中，UUV可以在不驚擾海洋生物的情況下，拍攝到它們的自然行為和生活狀態(tài)，為生態(tài)研究提供寶貴的資料。使用風(fēng)險(xiǎn)低是UUV相較于載人潛水器的重要優(yōu)勢之一。由于不需要人員直接參與水下作業(yè)，UUV可以避免人員在惡劣海洋環(huán)境中面臨的生命危險(xiǎn)。在進(jìn)行深海探測或危險(xiǎn)區(qū)域的圖像采集任務(wù)時(shí)，UUV可以代替人員深入危險(xiǎn)區(qū)域，獲取關(guān)鍵圖像信息，保障了人員的安全。同時(shí)，UUV的可靠性和穩(wěn)定性不斷提高，減少了因設(shè)備故障而導(dǎo)致的任務(wù)失敗風(fēng)險(xiǎn)，提高了圖像采集的成功率。一些先進(jìn)的UUV采用了冗余設(shè)計(jì)和故障診斷技術(shù)，當(dāng)某個(gè)部件出現(xiàn)故障時(shí)，系統(tǒng)可以自動切換到備用部件，確保UUV繼續(xù)正常工作，從而保證了圖像采集任務(wù)的順利進(jìn)行。任務(wù)重構(gòu)能力強(qiáng)使得UUV能夠根據(jù)實(shí)際情況迅速調(diào)整任務(wù)內(nèi)容和目標(biāo)。在圖像采集過程中，如果發(fā)現(xiàn)新的目標(biāo)或任務(wù)需求發(fā)生變化，UUV可以通過遠(yuǎn)程控制或自主決策，及時(shí)改變采集計(jì)劃，對新的目標(biāo)進(jìn)行圖像采集。在海洋資源勘探中，當(dāng)UUV在采集圖像時(shí)發(fā)現(xiàn)了疑似礦產(chǎn)資源的區(qū)域，它可以立即調(diào)整任務(wù)，對該區(qū)域進(jìn)行更詳細(xì)的圖像采集和分析，為后續(xù)的資源開發(fā)提供依據(jù)。這種任務(wù)重構(gòu)能力提高了UUV的適應(yīng)性和實(shí)用性，使其能夠更好地滿足多樣化的圖像采集需求。成本相對較低是UUV得以廣泛應(yīng)用的重要因素之一。相較于大型的載人潛水器和海洋探測船只，UUV的制造、維護(hù)和運(yùn)行成本都相對較低。這使得更多的科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)和個(gè)人能夠使用UUV進(jìn)行圖像采集等任務(wù)，促進(jìn)了海洋探測技術(shù)的普及和發(fā)展。在一些預(yù)算有限的海洋監(jiān)測項(xiàng)目中，UUV可以以較低的成本完成圖像采集任務(wù)，為項(xiàng)目的順利進(jìn)行提供了經(jīng)濟(jì)可行的解決方案。同時(shí)，UUV的低成本也使得大規(guī)模的集群應(yīng)用成為可能，通過多個(gè)UUV協(xié)同工作，可以實(shí)現(xiàn)更高效、更全面的圖像采集。作業(yè)效率高是UUV的又一顯著特點(diǎn)。UUV可以長時(shí)間連續(xù)工作，不受人員疲勞和生理限制的影響。它可以按照預(yù)設(shè)的任務(wù)計(jì)劃，在水下持續(xù)進(jìn)行圖像采集，獲取大量的圖像數(shù)據(jù)。在對大面積海域進(jìn)行監(jiān)測時(shí)，UUV可以連續(xù)工作數(shù)小時(shí)甚至數(shù)天，不間斷地拍攝圖像，大大提高了監(jiān)測的效率和覆蓋范圍。此外，UUV的自動化程度高，能夠快速地完成圖像采集、傳輸和處理等任務(wù)，減少了人工干預(yù)的時(shí)間和工作量，進(jìn)一步提高了作業(yè)效率。一些先進(jìn)的UUV配備了高速的數(shù)據(jù)傳輸和處理系統(tǒng)，能夠在采集圖像的同時(shí)，將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸回地面控制中心，并進(jìn)行快速分析和處理，為決策提供及時(shí)的支持。1.3研究目標(biāo)與創(chuàng)新點(diǎn)本研究旨在深入探究基于UUV的可見光與紅外圖像融合方法，設(shè)計(jì)出一種高效、準(zhǔn)確的融合算法，以提升UUV在復(fù)雜海洋環(huán)境下獲取的圖像質(zhì)量和信息豐富度，為其在海洋探測、目標(biāo)識別等任務(wù)中的應(yīng)用提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。具體研究目標(biāo)如下：融合方法分析與比較：全面、系統(tǒng)地分析和對比當(dāng)前常見的可見光和紅外圖像融合方法，深入了解它們各自的優(yōu)缺點(diǎn)以及適用范圍。通過對不同算法原理、性能指標(biāo)的研究，為后續(xù)設(shè)計(jì)更優(yōu)化的融合算法奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。例如，研究基于像素級的加權(quán)平均融合方法，分析其在簡單場景下能夠快速實(shí)現(xiàn)圖像融合，但在復(fù)雜場景中容易丟失細(xì)節(jié)信息的特點(diǎn)；研究基于多尺度分解的融合方法，如小波變換融合算法，探討其在提取圖像不同頻率特征方面的優(yōu)勢，以及在處理高頻噪聲和邊緣信息時(shí)可能出現(xiàn)的問題。融合算法數(shù)學(xué)模型建立：基于對現(xiàn)有融合方法的深入研究，結(jié)合UUV在海洋環(huán)境中獲取圖像的特點(diǎn)，建立全新的UUV圖像融合算法數(shù)學(xué)模型。該模型致力于實(shí)現(xiàn)可見光圖像和紅外圖像在多層次、多尺度、多特征上的深度融合。在多層次融合方面，考慮圖像的不同分辨率層次，從低分辨率的全局特征到高分辨率的細(xì)節(jié)特征，都進(jìn)行有效的融合；在多尺度融合方面，利用不同尺度的濾波器對圖像進(jìn)行處理，提取不同尺度下的特征信息，如利用大尺度濾波器提取圖像的輪廓和背景信息，利用小尺度濾波器提取圖像的邊緣和紋理細(xì)節(jié)；在多特征融合方面，綜合考慮圖像的灰度特征、顏色特征、紋理特征以及熱輻射特征等，將這些特征有機(jī)地結(jié)合起來，使融合后的圖像能夠更全面地反映目標(biāo)物體的信息。算法測試與驗(yàn)證：使用大量實(shí)際采集的UUV可見光與紅外圖像數(shù)據(jù)，對所設(shè)計(jì)的融合算法進(jìn)行嚴(yán)格的測試和驗(yàn)證。通過比較融合后圖像的質(zhì)量和清晰度，采用多種客觀評價(jià)指標(biāo)，如峰值信噪比（PSNR）、結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)（SSIM）等，全面評估算法的有效性和實(shí)用性。將融合后的圖像應(yīng)用于實(shí)際的目標(biāo)檢測和識別任務(wù)中，通過實(shí)際應(yīng)用效果來進(jìn)一步驗(yàn)證算法的性能。在水下目標(biāo)檢測任務(wù)中，對比融合前后圖像對目標(biāo)檢測準(zhǔn)確率的影響，分析算法在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)勢和不足，為算法的優(yōu)化和改進(jìn)提供依據(jù)。本研究的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：融合算法創(chuàng)新：提出一種全新的融合算法，將深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制與傳統(tǒng)的多尺度分解方法相結(jié)合。傳統(tǒng)的多尺度分解方法能夠有效地提取圖像的不同頻率特征，但在特征融合過程中，往往對所有特征同等對待，忽略了不同特征對圖像理解的重要程度差異。而注意力機(jī)制能夠自動學(xué)習(xí)圖像中不同區(qū)域和特征的重要性權(quán)重，從而更有針對性地進(jìn)行特征融合。在融合過程中，通過注意力機(jī)制計(jì)算出不同尺度下各個(gè)特征的重要性權(quán)重，對于重要性高的特征給予更大的權(quán)重，使得融合后的圖像能夠突出關(guān)鍵信息，提高圖像的質(zhì)量和可辨識度。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該算法在處理復(fù)雜海洋場景圖像時(shí)，能夠顯著提升融合效果，優(yōu)于傳統(tǒng)的融合算法?？紤]UUV特殊環(huán)境因素：充分考慮UUV在海洋環(huán)境中運(yùn)動時(shí)的姿態(tài)變化、光照變化以及海水對光線的吸收和散射等特殊因素對圖像融合的影響。針對UUV的姿態(tài)變化，提出一種基于圖像配準(zhǔn)和姿態(tài)補(bǔ)償?shù)娜诤戏椒?，通過對不同時(shí)刻、不同姿態(tài)下獲取的圖像進(jìn)行精確配準(zhǔn)，并根據(jù)UUV的姿態(tài)信息對圖像進(jìn)行補(bǔ)償，確保在融合過程中圖像的一致性和準(zhǔn)確性。對于光照變化和海水對光線的影響，利用圖像增強(qiáng)技術(shù)和自適應(yīng)融合策略，對圖像進(jìn)行預(yù)處理和融合參數(shù)調(diào)整，以提高融合算法在不同光照和海水條件下的適應(yīng)性。在低光照條件下，通過直方圖均衡化等圖像增強(qiáng)方法，提高圖像的對比度，再進(jìn)行融合；在渾濁的海水中，根據(jù)海水的散射特性，自適應(yīng)地調(diào)整融合權(quán)重，使融合后的圖像能夠更好地反映目標(biāo)物體的信息。多模態(tài)信息融合拓展：不僅關(guān)注可見光和紅外圖像本身的融合，還嘗試將UUV搭載的其他傳感器信息，如聲納數(shù)據(jù)、溫度數(shù)據(jù)等，與圖像信息進(jìn)行融合，進(jìn)一步拓展融合信息的維度，提高對海洋環(huán)境和目標(biāo)物體的認(rèn)知能力。將聲納數(shù)據(jù)中的目標(biāo)位置和輪廓信息與圖像的視覺信息相結(jié)合，能夠更準(zhǔn)確地定位和識別水下目標(biāo)；將溫度數(shù)據(jù)與紅外圖像的熱特征相結(jié)合，可以更好地分析海洋環(huán)境中的熱分布情況，以及目標(biāo)物體與周圍環(huán)境的熱交互關(guān)系。通過建立多模態(tài)信息融合模型，實(shí)現(xiàn)不同類型信息的有效融合和互補(bǔ)，為UUV在海洋探測中的應(yīng)用提供更全面、更準(zhǔn)確的信息支持。二、相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1可見光與紅外圖像成像原理2.1.1可見光成像原理可見光是電磁波譜中人眼可以感知的部分，其波長范圍大致在380nm至780nm之間?？梢姽獬上竦幕驹硎腔谖矬w對可見光的反射特性。當(dāng)可見光照射到物體表面時(shí)，部分光線被物體吸收，部分光線則被反射回來。這些反射光線進(jìn)入成像設(shè)備，如相機(jī)的鏡頭，通過鏡頭的光學(xué)聚焦作用，將光線聚焦到圖像傳感器上。圖像傳感器通常由許多微小的像素單元組成，每個(gè)像素單元能夠感知光線的強(qiáng)度和顏色信息，并將其轉(zhuǎn)換為電信號或數(shù)字信號。經(jīng)過信號處理和數(shù)字化轉(zhuǎn)換后，這些信號被進(jìn)一步處理和編碼，最終形成我們所看到的可見光圖像。在水下環(huán)境中，可見光成像具有獨(dú)特的特點(diǎn)。海水對不同波長的可見光具有不同的吸收和散射特性，這使得水下可見光成像面臨諸多挑戰(zhàn)。海水對波長較長的紅光、橙光和黃光吸收較強(qiáng)，而對波長較短的藍(lán)光和綠光吸收較弱，因此水下物體往往呈現(xiàn)出藍(lán)綠色調(diào)。這使得水下物體的顏色信息在成像過程中發(fā)生改變，與在空氣中的真實(shí)顏色存在差異。海水的散射作用使得光線在傳播過程中發(fā)生多次散射，導(dǎo)致成像的對比度降低，圖像變得模糊。懸浮顆粒和浮游生物等會進(jìn)一步增強(qiáng)散射效果，使得水下可見光成像的可視距離大大縮短。在渾濁的海水中，可視距離可能只有幾米甚至更短。水下的光照條件復(fù)雜多變，受到太陽高度角、云層覆蓋、海水深度等因素的影響，光照強(qiáng)度和方向都會發(fā)生變化。這對成像設(shè)備的自動曝光和白平衡調(diào)節(jié)提出了更高的要求，以確保獲得清晰、準(zhǔn)確的圖像。2.1.2紅外成像原理紅外成像基于物體的熱輻射特性。任何溫度高于絕對零度（-273.15℃）的物體都會向外輻射紅外線，其輻射強(qiáng)度和波長分布與物體的溫度密切相關(guān)。紅外成像設(shè)備通過檢測物體發(fā)出的紅外輻射，并將其轉(zhuǎn)換為電信號或數(shù)字信號，進(jìn)而生成紅外圖像。紅外探測器是紅外成像設(shè)備的核心部件，常見的紅外探測器有熱探測器和光子探測器兩類。熱探測器通過檢測紅外輻射引起的溫度變化來產(chǎn)生電信號，其響應(yīng)速度相對較慢，但對各種波長的紅外線都有響應(yīng)；光子探測器則利用光子與探測器材料中的電子相互作用產(chǎn)生電信號，其響應(yīng)速度快，靈敏度高，但對特定波長的紅外線有選擇性響應(yīng)。在水下環(huán)境中，不同物體的紅外輻射特性存在差異。由于水的比熱容較大，溫度變化相對緩慢，因此水下環(huán)境的背景紅外輻射相對較為穩(wěn)定。但當(dāng)存在溫度異常的物體時(shí)，如水下的熱液噴口、生物活動區(qū)域等，這些物體與周圍環(huán)境之間會形成明顯的溫度差異，從而在紅外圖像中表現(xiàn)為不同的灰度或顏色。一些海洋生物，如大型魚類和哺乳動物，它們的體溫相對較高，會發(fā)出較強(qiáng)的紅外輻射，在紅外圖像中能夠清晰地顯示出來。而一些低溫物體，如海底的巖石和沉積物，它們的紅外輻射較弱，在圖像中則表現(xiàn)為較暗的區(qū)域。然而，水對紅外線的吸收作用較強(qiáng)，這限制了紅外成像在水下的應(yīng)用范圍和探測距離。隨著水深的增加，紅外線的衰減加劇，使得紅外成像在較深的水下難以有效工作。為了克服這一問題，通常需要使用特殊的紅外成像設(shè)備和技術(shù)，如采用波長較長、穿透能力較強(qiáng)的紅外線，或者對紅外信號進(jìn)行增強(qiáng)和處理。2.1.3兩者成像原理的差異可見光成像和紅外成像在成像依賴條件上存在明顯差異?？梢姽獬上褚蕾囉谖矬w對可見光的反射，因此需要有充足的可見光光源照射物體。在低光照條件下，如夜間或黑暗的環(huán)境中，可見光成像設(shè)備難以獲取清晰的圖像。而紅外成像則基于物體自身的熱輻射，不依賴外界可見光光源，能夠在完全黑暗的環(huán)境中正常工作。即使在無光的深?；蛞归g的海面，紅外成像設(shè)備也能通過檢測物體的紅外輻射來生成圖像。兩者在獲取信息側(cè)重方面也有所不同?？梢姽鈭D像主要反映物體的顏色、紋理和形狀等視覺特征，能夠提供豐富的細(xì)節(jié)信息，對于識別物體的種類、形狀和表面特征非常有幫助。通過可見光圖像，我們可以清晰地看到物體的輪廓、顏色和紋理，從而對物體進(jìn)行準(zhǔn)確的識別和分類。紅外圖像則主要反映物體的溫度分布信息，通過不同的灰度或顏色來表示物體表面的溫度差異。它對于檢測物體的熱異常、發(fā)現(xiàn)隱藏在背景中的熱源以及監(jiān)測物體的溫度變化非常有效。在水下環(huán)境中，紅外圖像可以幫助我們發(fā)現(xiàn)水下的熱液噴口、生物活動區(qū)域等溫度異常的目標(biāo)。從成像質(zhì)量受環(huán)境影響程度來看，可見光成像受環(huán)境因素影響較大。如前文所述，在水下環(huán)境中，海水的吸收、散射以及光照條件的變化都會嚴(yán)重影響可見光成像的質(zhì)量，導(dǎo)致圖像模糊、對比度降低、顏色失真等問題。而紅外成像雖然也會受到一些環(huán)境因素的影響，如水對紅外線的吸收，但相對來說，其受光照條件和海水渾濁度的影響較小。在煙霧、云霧等可見光傳播受阻的環(huán)境中，紅外成像仍能保持較好的成像效果。2.2圖像融合的基本概念與層次2.2.1圖像融合的定義圖像融合是指將來自不同傳感器、不同時(shí)間或不同視角的多幅圖像進(jìn)行綜合處理，充分提取各圖像中的有用信息，并將這些信息有機(jī)地結(jié)合起來，生成一幅新的、更具豐富信息和更高質(zhì)量的圖像的過程。這一過程旨在克服單一圖像信息的局限性，通過信息互補(bǔ)，提高圖像的清晰度、可靠性和可理解性。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，將X光圖像、CT圖像和MRI圖像進(jìn)行融合，可以為醫(yī)生提供更全面的人體內(nèi)部結(jié)構(gòu)信息，有助于更準(zhǔn)確地診斷疾病。在遙感領(lǐng)域，融合不同分辨率和波段的衛(wèi)星圖像，能夠獲取更詳細(xì)的地表特征信息，用于土地利用監(jiān)測、資源勘探等。在基于UUV的海洋探測中，將可見光圖像和紅外圖像融合，可以充分發(fā)揮可見光圖像在細(xì)節(jié)表現(xiàn)上的優(yōu)勢以及紅外圖像在熱特征檢測上的優(yōu)勢，為水下目標(biāo)識別、海洋環(huán)境監(jiān)測等任務(wù)提供更強(qiáng)大的支持。通過融合，既能在圖像中清晰地看到水下物體的形狀、紋理等細(xì)節(jié)，又能獲取物體的熱輻射信息，從而更準(zhǔn)確地判斷物體的性質(zhì)和狀態(tài)。2.2.2像素級、特征級和決策級融合像素級融合是指在圖像的最基本單元——像素層面上進(jìn)行融合操作。其特點(diǎn)是直接對原始圖像的像素進(jìn)行處理，保留了最原始的圖像信息，能夠提供最豐富的細(xì)節(jié)。在對UUV獲取的可見光圖像和紅外圖像進(jìn)行像素級融合時(shí)，可以將可見光圖像中每個(gè)像素的顏色、亮度信息與紅外圖像對應(yīng)像素的熱輻射信息進(jìn)行直接合并。一種常見的像素級融合方法是加權(quán)平均法，對于可見光圖像中的像素點(diǎn)(x,y)，其灰度值為I_{v}(x,y)，紅外圖像中對應(yīng)像素點(diǎn)的灰度值為I_{i}(x,y)，融合后的像素灰度值I_{f}(x,y)可以通過公式I_{f}(x,y)=w_{v}I_{v}(x,y)+w_{i}I_{i}(x,y)計(jì)算得到，其中w_{v}和w_{i}分別是可見光圖像和紅外圖像的權(quán)重，且w_{v}+w_{i}=1。這種方法簡單直接，計(jì)算效率高，但可能會導(dǎo)致圖像細(xì)節(jié)的模糊和信息的丟失。另一種常用的方法是基于多尺度分解的融合方法，如小波變換融合。該方法先將可見光圖像和紅外圖像進(jìn)行小波分解，得到不同頻率和尺度的子帶圖像，然后根據(jù)一定的融合規(guī)則對各子帶圖像進(jìn)行融合，最后通過小波逆變換得到融合后的圖像。這種方法能夠更好地保留圖像的高頻細(xì)節(jié)信息和低頻輪廓信息，提高融合圖像的質(zhì)量。像素級融合適用于對圖像細(xì)節(jié)要求較高、需要獲取全面信息的場景，如水下目標(biāo)的精細(xì)檢測和識別。在檢測水下的小型生物或文物時(shí)，像素級融合后的圖像能夠提供更清晰的細(xì)節(jié)，有助于準(zhǔn)確判斷目標(biāo)的種類和狀態(tài)。特征級融合是在像素級融合的基礎(chǔ)上，先從原始圖像中提取特征，然后對這些特征進(jìn)行融合處理，最后根據(jù)融合后的特征重建圖像。其優(yōu)勢在于減少了數(shù)據(jù)量，提高了處理效率，同時(shí)對噪聲和干擾具有一定的魯棒性。在特征提取階段，可以使用各種特征提取算法，如SIFT（尺度不變特征變換）、HOG（方向梯度直方圖）等。以SIFT算法為例，它能夠提取圖像中的關(guān)鍵點(diǎn)及其周圍的特征描述子，這些關(guān)鍵點(diǎn)和特征描述子能夠代表圖像的局部特征。對于UUV獲取的可見光圖像和紅外圖像，分別使用SIFT算法提取特征后，得到兩組特征點(diǎn)集S_{v}和S_{i}。在特征融合階段，可以采用特征匹配的方法，如基于歐氏距離或漢明距離的匹配算法，將兩組特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，找到對應(yīng)關(guān)系。對于匹配成功的特征點(diǎn)對，根據(jù)一定的融合規(guī)則進(jìn)行融合，如加權(quán)平均或基于置信度的融合。假設(shè)匹配成功的特征點(diǎn)對為(p_{v},p_{i})，其對應(yīng)的特征描述子為d_{v}和d_{i}，融合后的特征描述子d_{f}可以通過公式d_{f}=w_{v}d_{v}+w_{i}d_{i}計(jì)算得到，其中w_{v}和w_{i}是根據(jù)特征點(diǎn)的置信度或其他因素確定的權(quán)重。最后，根據(jù)融合后的特征重建圖像。特征級融合適用于對實(shí)時(shí)性要求較高、需要快速處理大量圖像數(shù)據(jù)的場景，如UUV在快速移動過程中對水下場景的實(shí)時(shí)監(jiān)測。在這種場景下，特征級融合能夠快速提取關(guān)鍵特征，減少數(shù)據(jù)處理量，滿足實(shí)時(shí)性需求。決策級融合是在更高層次上進(jìn)行的融合，它先對原始圖像分別進(jìn)行分析和決策，然后將這些決策結(jié)果進(jìn)行融合，得到最終的決策。這種融合方式對原始圖像的依賴性較小，具有較強(qiáng)的容錯(cuò)性和靈活性。在基于UUV的水下目標(biāo)檢測中，對于可見光圖像和紅外圖像，可以分別使用不同的目標(biāo)檢測算法，如基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法SSD（單次多框檢測器）和基于傳統(tǒng)方法的目標(biāo)檢測算法。通過對可見光圖像進(jìn)行SSD檢測，得到一組目標(biāo)檢測結(jié)果D_{v}，包括目標(biāo)的類別、位置和置信度等信息；對紅外圖像進(jìn)行傳統(tǒng)方法檢測，得到另一組目標(biāo)檢測結(jié)果D_{i}。在決策融合階段，可以采用投票法、貝葉斯推理等方法將兩組檢測結(jié)果進(jìn)行融合。以投票法為例，對于每個(gè)可能的目標(biāo)類別，統(tǒng)計(jì)在D_{v}和D_{i}中該類別出現(xiàn)的次數(shù)，選擇出現(xiàn)次數(shù)最多的類別作為最終的目標(biāo)類別。對于目標(biāo)的位置和置信度等信息，也可以根據(jù)一定的規(guī)則進(jìn)行融合。決策級融合適用于對可靠性要求較高、需要綜合多種信息進(jìn)行決策的場景，如水下目標(biāo)的識別和分類。在這種場景下，決策級融合能夠充分利用不同圖像提供的信息，提高決策的準(zhǔn)確性和可靠性。2.3UUV在圖像融合中的應(yīng)用現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)2.3.1應(yīng)用現(xiàn)狀在水下目標(biāo)檢測領(lǐng)域，UUV圖像融合技術(shù)發(fā)揮著關(guān)鍵作用。例如，在海洋考古研究中，研究人員利用UUV搭載的可見光和紅外相機(jī)，對海底沉船遺跡進(jìn)行探測?？梢姽鈭D像能夠清晰呈現(xiàn)沉船的外形輪廓、表面紋理以及一些可見的標(biāo)識和裝飾，為判斷沉船的年代、類型和可能的歷史背景提供重要線索。紅外圖像則可以檢測到沉船殘骸中溫度異常的區(qū)域，這些區(qū)域可能隱藏著被掩埋的文物或結(jié)構(gòu)部件，或者暗示著生物活動的存在。通過將可見光圖像和紅外圖像進(jìn)行融合，考古學(xué)家能夠更全面地了解沉船的狀況，準(zhǔn)確識別出潛在的文物位置，提高考古發(fā)掘的效率和準(zhǔn)確性。在水下生物監(jiān)測方面，UUV圖像融合技術(shù)也展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢。海洋中的許多生物，如魚類、海龜和珊瑚等，它們的體溫與周圍海水存在一定差異，在紅外圖像中會呈現(xiàn)出明顯的熱特征。而可見光圖像則可以清晰地顯示生物的形態(tài)、顏色和行為。將兩者融合后，研究人員可以更準(zhǔn)確地識別和跟蹤不同種類的生物，監(jiān)測它們的活動規(guī)律和分布范圍，為海洋生態(tài)研究提供更豐富的數(shù)據(jù)。在海底勘測領(lǐng)域，UUV的圖像融合應(yīng)用也十分廣泛。在海底地質(zhì)勘探中，UUV通過獲取可見光圖像和紅外圖像，并進(jìn)行融合處理，能夠?yàn)榈刭|(zhì)學(xué)家提供更全面的海底地質(zhì)信息?？梢姽鈭D像可以展示海底地形的起伏、巖石的紋理和顏色等表面特征，幫助地質(zhì)學(xué)家初步判斷巖石的類型和地質(zhì)構(gòu)造。紅外圖像則可以反映海底巖石的熱特性差異，不同類型的巖石由于其成分和結(jié)構(gòu)不同，會具有不同的熱輻射特性，在紅外圖像中表現(xiàn)為不同的灰度或顏色。通過融合圖像，地質(zhì)學(xué)家可以更準(zhǔn)確地識別出斷層、褶皺等地質(zhì)構(gòu)造，發(fā)現(xiàn)潛在的礦產(chǎn)資源區(qū)域。在深海熱液區(qū)探測中，UUV利用圖像融合技術(shù)，能夠更有效地定位熱液噴口。熱液噴口會噴出高溫的流體，與周圍低溫海水形成明顯的溫度梯度，在紅外圖像中表現(xiàn)為強(qiáng)烈的熱異常。可見光圖像則可以顯示熱液噴口周圍的生物群落、沉積物分布等情況。融合后的圖像可以幫助研究人員準(zhǔn)確確定熱液噴口的位置和范圍，深入研究熱液生態(tài)系統(tǒng)和地球深部物質(zhì)循環(huán)。2.3.2面臨挑戰(zhàn)UUV在水下運(yùn)行時(shí)，受到復(fù)雜海洋環(huán)境的諸多因素影響，給圖像融合帶來了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。海水對光線的吸收和散射是影響圖像質(zhì)量的重要因素之一。不同波長的光線在海水中的傳播特性不同，可見光中的藍(lán)光和綠光相對穿透能力較強(qiáng)，但隨著水深增加，光線仍會迅速衰減，導(dǎo)致圖像亮度降低、對比度下降。紅外光在海水中的衰減更為嚴(yán)重，傳播距離較短，這使得紅外圖像的有效探測范圍受限。海水的散射作用會使光線發(fā)生多次散射，導(dǎo)致圖像模糊，細(xì)節(jié)信息丟失。懸浮顆粒、浮游生物等會進(jìn)一步加劇散射效果，尤其是在近岸淺海等渾濁水域，圖像質(zhì)量會受到極大影響。水下的光照條件復(fù)雜多變，受到太陽高度角、云層覆蓋、海水深度等因素的影響，光照強(qiáng)度和方向會不斷變化。這使得UUV獲取的可見光圖像在不同時(shí)間和位置存在明顯的亮度差異，給圖像融合帶來困難。在中午時(shí)分，陽光直射海面，水下光照較強(qiáng)；而在早晚或陰天時(shí)，水下光照則較弱。在不同深度的水域，光照強(qiáng)度也會有很大變化。這些光照變化會導(dǎo)致圖像的灰度分布不均勻，使得融合算法難以準(zhǔn)確匹配和融合不同圖像的信息。UUV自身的運(yùn)動狀態(tài)也會對圖像融合產(chǎn)生不利影響。UUV在水下受到海流、波浪等因素的作用，其運(yùn)動姿態(tài)難以保持穩(wěn)定，會出現(xiàn)平移、旋轉(zhuǎn)和抖動等情況。這些運(yùn)動變化會導(dǎo)致UUV獲取的圖像之間存在幾何變形和位置偏差，使得圖像配準(zhǔn)難度增大。如果圖像配準(zhǔn)不準(zhǔn)確，融合后的圖像會出現(xiàn)重影、錯(cuò)位等問題，嚴(yán)重影響圖像質(zhì)量和信息的準(zhǔn)確性。在對海底目標(biāo)進(jìn)行圖像采集時(shí)，UUV的輕微抖動可能會導(dǎo)致相鄰圖像之間的目標(biāo)位置發(fā)生偏移，在融合過程中無法準(zhǔn)確對齊，從而影響對目標(biāo)的分析和判斷。UUV在運(yùn)動過程中，由于速度的變化，可能會導(dǎo)致圖像采集的幀率不穩(wěn)定。幀率不穩(wěn)定會使得獲取的圖像序列存在時(shí)間間隔不一致的問題，這對于需要基于時(shí)間序列進(jìn)行分析和融合的圖像來說，增加了處理的復(fù)雜性。在進(jìn)行目標(biāo)跟蹤時(shí)，如果圖像幀率不穩(wěn)定，可能會導(dǎo)致目標(biāo)在圖像序列中的運(yùn)動軌跡出現(xiàn)跳躍或不連續(xù)，影響對目標(biāo)運(yùn)動狀態(tài)的準(zhǔn)確判斷。三、常見圖像融合方法分析3.1空間域融合方法空間域融合方法直接對圖像的像素進(jìn)行操作，在圖像的原始空間中進(jìn)行融合處理，具有直觀、計(jì)算相對簡單的特點(diǎn)，能夠保留圖像的原始細(xì)節(jié)信息，在一些對實(shí)時(shí)性要求較高或?qū)D像細(xì)節(jié)完整性要求不特別苛刻的場景中應(yīng)用廣泛。常見的空間域融合方法包括Alpha融合、金字塔融合和泊松融合等，這些方法在不同的應(yīng)用場景中發(fā)揮著各自的優(yōu)勢，為圖像融合提供了多樣化的解決方案。3.1.1Alpha融合Alpha融合是一種簡單直觀的空間域圖像融合方法，其核心原理基于加權(quán)平均的思想。對于兩幅待融合的圖像，假設(shè)為圖像A和圖像B，Alpha融合通過為每幅圖像分配一個(gè)權(quán)重，通常用α表示圖像A的權(quán)重，（1-α）表示圖像B的權(quán)重，然后對兩幅圖像對應(yīng)位置的像素進(jìn)行加權(quán)求和，從而得到融合后的圖像。其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：F(x,y)=\alpha\cdotA(x,y)+(1-\alpha)\cdotB(x,y)，其中F(x,y)表示融合后圖像在坐標(biāo)(x,y)處的像素值，A(x,y)和B(x,y)分別表示圖像A和圖像B在相同坐標(biāo)處的像素值。α的取值范圍通常在0到1之間，通過調(diào)整α的值，可以靈活地控制兩幅圖像在融合結(jié)果中的貢獻(xiàn)比例。當(dāng)α=0時(shí)，融合結(jié)果完全為圖像B；當(dāng)α=1時(shí)，融合結(jié)果則完全是圖像A；當(dāng)α取中間值時(shí)，融合圖像將綜合體現(xiàn)兩幅圖像的特征。在實(shí)際應(yīng)用中，以簡單水下圖像拼接任務(wù)為例，假設(shè)我們有兩幅在相近位置拍攝的水下圖像，一幅圖像可能更清晰地展現(xiàn)了局部的細(xì)節(jié)，如某塊礁石的紋理；另一幅圖像則可能在整體場景的呈現(xiàn)上更具優(yōu)勢，如周圍的水流和其他物體的分布。通過Alpha融合，我們可以根據(jù)對細(xì)節(jié)和整體場景的需求程度，合理設(shè)置α值。若我們更關(guān)注細(xì)節(jié)，可適當(dāng)增大α值，使包含細(xì)節(jié)的圖像在融合結(jié)果中占據(jù)主導(dǎo)；若更注重整體場景的完整性，則可減小α值，讓展現(xiàn)整體場景的圖像對融合結(jié)果產(chǎn)生更大影響。通過這樣的方式，能夠?qū)崿F(xiàn)兩幅圖像信息的有效整合，得到一幅既包含豐富細(xì)節(jié)又具有完整場景信息的融合圖像。在實(shí)際操作中，還可以根據(jù)圖像的特點(diǎn)和具體需求，對α值進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，以達(dá)到最佳的融合效果。在拼接不同光照條件下的水下圖像時(shí)，可以根據(jù)圖像的亮度差異，自適應(yīng)地調(diào)整α值，使得融合后的圖像在亮度和色彩上更加自然、協(xié)調(diào)。Alpha融合的優(yōu)點(diǎn)在于算法簡單，計(jì)算效率高，易于實(shí)現(xiàn)，能夠快速地完成圖像融合任務(wù)，適用于對實(shí)時(shí)性要求較高的場景，如UUV在水下快速移動時(shí)的圖像拼接。它的直觀性使得參數(shù)調(diào)整相對容易，通過簡單地改變α值，就可以直觀地看到融合效果的變化，便于根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行調(diào)整。然而，Alpha融合也存在明顯的局限性。它對圖像的配準(zhǔn)要求較高，如果兩幅圖像在拼接前沒有精確配準(zhǔn)，融合后的圖像容易出現(xiàn)重影、錯(cuò)位等問題，嚴(yán)重影響圖像質(zhì)量。在處理復(fù)雜場景的圖像時(shí)，由于它只是簡單地對像素進(jìn)行加權(quán)平均，可能會導(dǎo)致圖像細(xì)節(jié)模糊，丟失部分重要信息，無法充分體現(xiàn)不同圖像之間的互補(bǔ)信息。在融合具有明顯亮度差異的圖像時(shí)，可能會出現(xiàn)融合區(qū)域亮度不均勻的現(xiàn)象，影響圖像的視覺效果。3.1.2金字塔融合金字塔融合是一種基于圖像金字塔結(jié)構(gòu)的多尺度圖像融合方法，它能夠有效地處理不同分辨率和尺度下的圖像信息，實(shí)現(xiàn)圖像的平滑過渡和融合。其基本原理是利用圖像金字塔將圖像分解為不同分辨率和尺度的子圖像，然后在各個(gè)尺度上對這些子圖像進(jìn)行融合，最后通過金字塔重建得到融合后的圖像。圖像金字塔是一種由同一圖像經(jīng)過一系列降采樣和濾波操作構(gòu)建而成的圖像結(jié)構(gòu)。在金字塔融合中，常用的金字塔結(jié)構(gòu)包括高斯金字塔和拉普拉斯金字塔。高斯金字塔是通過對原始圖像進(jìn)行高斯濾波和下采樣操作得到的。具體步驟為：首先將原始圖像作為高斯金字塔的底層，利用高斯核（如5×5的高斯核）對其進(jìn)行卷積，然后對卷積后的圖像進(jìn)行下采樣，去除偶數(shù)行和列，得到上一層圖像。重復(fù)這個(gè)過程，不斷對上層圖像進(jìn)行高斯濾波和下采樣，從而形成一個(gè)金字塔形的圖像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。隨著金字塔層數(shù)的增加，圖像的分辨率逐漸降低，圖像尺寸逐漸變小，圖像中的低頻信息得以保留，高頻細(xì)節(jié)信息逐漸被弱化。拉普拉斯金字塔則是由高斯金字塔相鄰兩層圖像的差值得到的。具體來說，對于高斯金字塔的第i層圖像，將其經(jīng)過上采樣（在偶數(shù)行和列插入0，然后使用高斯核進(jìn)行濾波）得到與第i-1層圖像相同大小的預(yù)測圖像，然后用第i-1層圖像減去這個(gè)預(yù)測圖像，得到的差值圖像就是拉普拉斯金字塔的第i-1層圖像。拉普拉斯金字塔的每一層圖像都包含了對應(yīng)尺度下的高頻細(xì)節(jié)信息，這些信息在圖像融合中起著重要作用。在進(jìn)行金字塔融合時(shí)，首先分別對兩幅待融合的圖像構(gòu)建高斯金字塔和拉普拉斯金字塔。然后，在每個(gè)尺度上，根據(jù)一定的融合規(guī)則對拉普拉斯金字塔的對應(yīng)層圖像進(jìn)行融合。常見的融合規(guī)則包括取大、取小、加權(quán)平均等。取大規(guī)則是選擇兩幅圖像對應(yīng)位置上像素值較大的作為融合結(jié)果，這種規(guī)則適用于突出圖像中的重要特征和細(xì)節(jié)；取小規(guī)則則相反，選擇像素值較小的作為融合結(jié)果，可用于保留圖像中的背景信息或抑制噪聲；加權(quán)平均規(guī)則是根據(jù)兩幅圖像的重要性或質(zhì)量，為它們分配不同的權(quán)重，然后對對應(yīng)像素進(jìn)行加權(quán)求和，這種規(guī)則能夠綜合考慮兩幅圖像的信息，使融合結(jié)果更加平衡。對于拉普拉斯金字塔的頂層圖像，由于其包含的是圖像的低頻全局信息，通常采用加權(quán)平均的融合規(guī)則，以保證融合后的圖像在整體結(jié)構(gòu)上的連貫性。而對于其他層圖像，可根據(jù)具體需求選擇合適的融合規(guī)則。在融合一幅包含清晰物體輪廓的圖像和一幅具有豐富背景細(xì)節(jié)的圖像時(shí)，對于包含物體輪廓的圖像對應(yīng)的拉普拉斯金字塔層，在融合時(shí)可適當(dāng)加大其權(quán)重，以突出物體輪廓；對于包含背景細(xì)節(jié)的圖像對應(yīng)的拉普拉斯金字塔層，根據(jù)背景細(xì)節(jié)的重要性分配相應(yīng)權(quán)重，使背景細(xì)節(jié)也能在融合圖像中得到合理體現(xiàn)。完成各尺度上的拉普拉斯金字塔圖像融合后，需要對融合后的拉普拉斯金字塔進(jìn)行重建，以得到最終的融合圖像。重建過程從融合后的拉普拉斯金字塔頂層開始，將頂層圖像經(jīng)過上采樣和高斯濾波后，與下一層融合后的拉普拉斯金字塔圖像相加，得到下一層的重建圖像。重復(fù)這個(gè)過程，逐層向下重建，最終得到與原始圖像大小相同的融合圖像。這個(gè)重建過程能夠?qū)⒉煌叨认氯诤系男畔⒄掀饋?，恢?fù)出完整的融合圖像。金字塔融合的優(yōu)勢在于能夠?qū)崿F(xiàn)圖像的多尺度融合，充分考慮圖像在不同分辨率和尺度下的信息，使得融合后的圖像在保留細(xì)節(jié)的同時(shí)，能夠保持平滑過渡，避免出現(xiàn)明顯的拼接痕跡或融合邊界。它對圖像的配準(zhǔn)要求相對較低，在一定程度上能夠容忍圖像之間的微小錯(cuò)位。在處理不同曝光、不同分辨率的圖像時(shí)，金字塔融合能夠有效地平衡圖像的亮度和細(xì)節(jié)，使融合結(jié)果更加自然、準(zhǔn)確。在融合多曝光圖像時(shí)，通過在不同尺度上對圖像進(jìn)行融合，可以使融合后的圖像在亮部和暗部都能保留豐富的細(xì)節(jié)，避免出現(xiàn)過亮或過暗的區(qū)域。然而，金字塔融合也存在一些缺點(diǎn)。其計(jì)算過程相對復(fù)雜，涉及多次的高斯濾波、下采樣和上采樣操作，計(jì)算量較大，對計(jì)算資源和時(shí)間要求較高，這在一定程度上限制了其在實(shí)時(shí)性要求極高的場景中的應(yīng)用。融合規(guī)則的選擇對融合結(jié)果影響較大，如果選擇不當(dāng)，可能會導(dǎo)致融合圖像出現(xiàn)偽影、細(xì)節(jié)丟失或信息失真等問題。在選擇取大規(guī)則時(shí)，如果圖像中存在噪聲或干擾，可能會將噪聲或干擾放大，影響融合圖像的質(zhì)量。3.1.3泊松融合泊松融合是一種基于泊松方程實(shí)現(xiàn)的圖像融合方法，它在圖像融合領(lǐng)域具有獨(dú)特的優(yōu)勢，尤其適用于需要實(shí)現(xiàn)無縫融合、保持圖像邊緣和紋理信息的場景。其核心原理基于泊松方程，通過求解泊松方程來確定融合區(qū)域內(nèi)每個(gè)像素的最優(yōu)值，從而實(shí)現(xiàn)源圖像和目標(biāo)圖像的自然融合。在圖像融合中，假設(shè)我們有源圖像S和目標(biāo)圖像D，需要將源圖像中的某個(gè)區(qū)域（稱為感興趣區(qū)域，ROI）融合到目標(biāo)圖像中。泊松融合的目標(biāo)是在融合區(qū)域內(nèi)，使融合后的圖像f既保持源圖像的梯度信息，又與目標(biāo)圖像在邊界處的亮度和顏色保持一致，以實(shí)現(xiàn)無縫融合的效果。從數(shù)學(xué)角度來看，泊松融合的原理基于以下兩個(gè)關(guān)鍵條件：一是希望融合后的圖像f在融合區(qū)域內(nèi)的梯度與源圖像S在該區(qū)域的梯度盡可能接近，這是為了保留源圖像的結(jié)構(gòu)和紋理信息；二是要求融合后的圖像f在融合區(qū)域的邊界Ω上的像素值與目標(biāo)圖像D在該邊界上的像素值相等，以確保融合邊界的平滑過渡。將這兩個(gè)條件用數(shù)學(xué)公式表示，就可以得到一個(gè)帶有狄利克雷邊界條件的泊松方程。其中，?2表示拉普拉斯算子，它用于描述圖像中像素值的二階導(dǎo)數(shù)，反映了圖像的變化率；div表示散度算子，用于計(jì)算向量場的散度。通過求解這個(gè)泊松方程，就可以得到融合區(qū)域內(nèi)每個(gè)像素的最優(yōu)值，進(jìn)而得到融合后的圖像。具體實(shí)現(xiàn)過程中，首先需要計(jì)算源圖像S和目標(biāo)圖像D的梯度信息。通過差分方法，如使用Sobel算子等一階微分算子對圖像進(jìn)行卷積操作，可以得到圖像在x和y方向上的梯度分量。對于源圖像S的感興趣區(qū)域，計(jì)算其梯度場src_mask_grad；對于目標(biāo)圖像D中除融合區(qū)域外的部分，計(jì)算其梯度場dst_grad。然后，將這兩個(gè)梯度場進(jìn)行組合，得到整幅待重建圖像的梯度場。接下來，根據(jù)這個(gè)梯度場求解散度，得到散度場。這里的散度計(jì)算是泊松融合的關(guān)鍵步驟之一，它為后續(xù)求解泊松方程提供了重要的約束條件。在求解泊松方程時(shí)，通常將其轉(zhuǎn)化為一個(gè)線性方程組Ax=b的形式，其中A是一個(gè)由拉普拉斯算子構(gòu)成的系數(shù)矩陣，x是待求解的融合圖像像素值向量，b是由散度場和邊界條件組成的向量。通過求解這個(gè)線性方程組，就可以得到融合圖像在融合區(qū)域內(nèi)每個(gè)像素的值。最后，將求解得到的像素值應(yīng)用到目標(biāo)圖像D的相應(yīng)位置，完成泊松融合。在UUV圖像融合中，泊松融合具有一定的適用性。在將UUV獲取的可見光圖像中的某個(gè)目標(biāo)物體融合到紅外圖像的背景中時(shí)，泊松融合能夠有效地保持目標(biāo)物體的邊緣和紋理信息，使其與紅外圖像的背景自然融合，避免出現(xiàn)明顯的拼接痕跡。這對于提高UUV圖像的信息豐富度和準(zhǔn)確性，以及后續(xù)的目標(biāo)識別和分析具有重要意義。在檢測水下的沉船殘骸時(shí)，可見光圖像能夠清晰地顯示沉船的輪廓和表面紋理，而紅外圖像可以提供周圍環(huán)境的熱信息。通過泊松融合，可以將可見光圖像中的沉船殘骸信息準(zhǔn)確地融合到紅外圖像中，為后續(xù)的分析提供更全面的圖像信息。然而，泊松融合也存在一些局限性。由于其需要求解大規(guī)模的線性方程組，計(jì)算復(fù)雜度較高，在處理高分辨率圖像時(shí)，計(jì)算量會顯著增加，導(dǎo)致處理速度較慢，這在一定程度上限制了其在實(shí)時(shí)性要求較高的UUV圖像融合場景中的應(yīng)用。在圖像邊緣附近或圖像內(nèi)容復(fù)雜、紋理變化劇烈的區(qū)域，泊松融合可能會產(chǎn)生偽影或不自然的過渡效果，影響融合圖像的質(zhì)量。3.2頻域融合方法頻域融合方法是將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻率域，通過對圖像的頻率成分進(jìn)行處理和融合，再將融合后的頻率域信息轉(zhuǎn)換回空間域，從而得到融合圖像。這種方法能夠深入分析圖像的頻率特征，在保留圖像細(xì)節(jié)和邊緣信息方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢，為圖像融合提供了一種有效的途徑。常見的頻域融合方法包括小波變換融合和NSST融合等，它們基于不同的變換原理，在圖像融合中展現(xiàn)出各自的特點(diǎn)和應(yīng)用價(jià)值。3.2.1小波變換融合小波變換是一種時(shí)頻分析方法，它能夠?qū)⑿盘柗纸獬刹煌l率成分，并提供信號在不同頻率和時(shí)間尺度上的信息。在圖像融合中，小波變換可用于將圖像分解成不同尺度的低頻和高頻成分。低頻成分包含圖像的整體結(jié)構(gòu)和輪廓信息，而高頻成分則包含圖像的細(xì)節(jié)和邊緣信息。基于小波變換的圖像融合方法，通過對圖像進(jìn)行小波分解，將其分解為不同頻率和尺度的子帶圖像，然后根據(jù)一定的融合規(guī)則對這些子帶圖像進(jìn)行融合，最后通過小波逆變換得到融合后的圖像。具體流程如下：首先，對待融合的可見光圖像和紅外圖像分別進(jìn)行小波分解。小波分解通常采用多分辨率分析的方法，通過一組低通濾波器和高通濾波器對圖像進(jìn)行濾波和下采樣操作，將圖像分解為一個(gè)低頻子帶和多個(gè)高頻子帶。對于二維圖像，常用的小波變換有二維離散小波變換（2D-DWT）。在2D-DWT中，首先對圖像的行進(jìn)行一維小波變換，然后對變換后的結(jié)果再進(jìn)行列方向的一維小波變換，這樣就得到了四個(gè)子帶圖像：低頻子帶（LL）、水平高頻子帶（LH）、垂直高頻子帶（HL）和對角高頻子帶（HH）。低頻子帶LL包含了圖像的主要能量和低頻信息，反映了圖像的大致輪廓和背景；水平高頻子帶LH主要包含圖像在水平方向上的高頻細(xì)節(jié)信息，如水平邊緣；垂直高頻子帶HL主要包含圖像在垂直方向上的高頻細(xì)節(jié)信息，如垂直邊緣；對角高頻子帶HH則包含圖像在對角方向上的高頻細(xì)節(jié)信息。通過不斷地對低頻子帶進(jìn)行下一層的小波分解，可以得到多尺度的小波分解結(jié)果。在得到可見光圖像和紅外圖像的小波分解子帶后，需要根據(jù)一定的融合規(guī)則對這些子帶進(jìn)行融合。常見的融合規(guī)則有多種。對于低頻子帶，由于其包含圖像的主要結(jié)構(gòu)信息，通常采用加權(quán)平均的融合規(guī)則。假設(shè)可見光圖像的低頻子帶為LL_{v}，紅外圖像的低頻子帶為LL_{i}，融合后的低頻子帶LL_{f}可以通過公式LL_{f}=w_{v}LL_{v}+w_{i}LL_{i}計(jì)算得到，其中w_{v}和w_{i}分別是可見光圖像和紅外圖像低頻子帶的權(quán)重，且w_{v}+w_{i}=1。權(quán)重的選擇可以根據(jù)圖像的質(zhì)量、信息量等因素確定，例如對于質(zhì)量較好、信息量較大的圖像，可以分配較高的權(quán)重。對于高頻子帶，由于其包含圖像的細(xì)節(jié)和邊緣信息，常用的融合規(guī)則有絕對值取大規(guī)則。對于水平高頻子帶，假設(shè)可見光圖像的水平高頻子帶為LH_{v}，紅外圖像的水平高頻子帶為LH_{i}，融合后的水平高頻子帶LH_{f}可以通過公式LH_{f}=\max(|LH_{v}|,|LH_{i}|)計(jì)算得到，即選擇兩個(gè)子帶中對應(yīng)位置像素絕對值較大的作為融合結(jié)果。垂直高頻子帶和對角高頻子帶也采用類似的融合規(guī)則。這種絕對值取大的規(guī)則能夠突出圖像的細(xì)節(jié)和邊緣信息，使融合后的圖像更加清晰。還有基于區(qū)域能量的融合規(guī)則，對于每個(gè)高頻子帶，將其劃分為若干個(gè)小區(qū)域，計(jì)算每個(gè)區(qū)域的能量。區(qū)域能量可以通過計(jì)算區(qū)域內(nèi)像素值的平方和來得到，能量越大，說明該區(qū)域的細(xì)節(jié)信息越豐富。在融合時(shí)，對于每個(gè)區(qū)域，比較可見光圖像和紅外圖像對應(yīng)區(qū)域的能量大小，選擇能量較大的區(qū)域的高頻子帶系數(shù)作為融合結(jié)果。這種規(guī)則能夠更好地保留圖像中重要的細(xì)節(jié)信息，提高融合圖像的質(zhì)量。完成子帶融合后，通過小波逆變換將融合后的子帶圖像重建為融合圖像。小波逆變換是小波分解的逆過程，它通過一組插值濾波器和上采樣操作，將融合后的低頻子帶和高頻子帶圖像恢復(fù)為原始尺寸的融合圖像。具體來說，首先對融合后的低頻子帶進(jìn)行上采樣，然后與對應(yīng)的高頻子帶進(jìn)行小波逆變換，逐步恢復(fù)出圖像的各個(gè)尺度和頻率成分，最終得到融合后的圖像。小波變換融合具有諸多優(yōu)勢。它能夠有效地提取圖像的不同頻率特征，通過多尺度分解，將圖像的低頻輪廓信息和高頻細(xì)節(jié)信息分離開來，使得在融合過程中可以針對不同頻率成分采用不同的融合規(guī)則，從而更好地保留圖像的結(jié)構(gòu)和細(xì)節(jié)。在融合水下目標(biāo)的可見光圖像和紅外圖像時(shí)，小波變換可以將可見光圖像中目標(biāo)的清晰紋理細(xì)節(jié)和紅外圖像中目標(biāo)的熱特征分別提取出來，通過合理的融合規(guī)則，將兩者的優(yōu)勢信息融合在一起，使融合后的圖像既能清晰地顯示目標(biāo)的形狀和紋理，又能突出目標(biāo)的熱特征。它對噪聲具有一定的抑制能力。由于小波變換將圖像分解為不同頻率成分，噪聲通常集中在高頻部分。在融合過程中，可以對高頻子帶進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶幚?，如閾值濾波等，去除噪聲的影響，提高融合圖像的質(zhì)量。小波變換融合還具有較好的計(jì)算效率，其算法相對成熟，實(shí)現(xiàn)較為簡單，在實(shí)際應(yīng)用中具有較高的可行性。在UUV實(shí)時(shí)圖像融合處理中，能夠滿足對處理速度的要求，及時(shí)為后續(xù)的分析和決策提供融合后的圖像。3.2.2NSST融合非下采樣剪切波變換（NonsubsampledShearletTransform，NSST）是一種有效的圖像多尺度幾何分析工具，它在圖像融合領(lǐng)域展現(xiàn)出獨(dú)特的性能。NSST的核心原理基于多尺度分解和多方向分析，旨在更精確地描述圖像中的幾何結(jié)構(gòu)和特征。與傳統(tǒng)的小波變換相比，NSST能夠提供更好的方向選擇性和各向異性，更有效地捕捉圖像中的邊緣、線條等幾何特征。在NSST中，首先通過非下采樣金字塔（NonsubsampledPyramid，NSP）對圖像進(jìn)行多尺度分解。NSP是一種基于濾波器組的分解結(jié)構(gòu)，它通過一系列低通和高通濾波器對圖像進(jìn)行濾波，實(shí)現(xiàn)圖像在不同尺度下的分解。與傳統(tǒng)的下采樣金字塔不同，NSP在分解過程中不進(jìn)行下采樣操作，避免了信息的丟失，從而能夠保留圖像的更多細(xì)節(jié)。經(jīng)過NSP分解后，圖像被分解為一個(gè)低頻子帶和多個(gè)高頻子帶，低頻子帶包含圖像的主要能量和低頻信息，高頻子帶則包含不同尺度下的高頻細(xì)節(jié)信息。對高頻子帶進(jìn)行剪切波變換（ShearletTransform），以實(shí)現(xiàn)多方向分析。剪切波是一種具有各向異性的小波基函數(shù)，它能夠在不同方向上對圖像進(jìn)行有效的分解。通過設(shè)計(jì)不同方向的剪切波濾波器，對高頻子帶進(jìn)行濾波操作，將高頻子帶進(jìn)一步分解為多個(gè)具有不同方向特性的子帶。這些子帶能夠更細(xì)致地描述圖像中不同方向的邊緣和線條等幾何特征。在對水下目標(biāo)的圖像進(jìn)行處理時(shí)，NSST能夠準(zhǔn)確地捕捉到目標(biāo)的邊緣方向和形狀，無論是水平、垂直還是傾斜的邊緣，都能在相應(yīng)的方向子帶中得到清晰的體現(xiàn)。在基于NSST的圖像融合中，對可見光圖像和紅外圖像分別進(jìn)行NSST變換，得到它們在不同尺度和方向上的系數(shù)。然后，根據(jù)一定的融合規(guī)則對這些系數(shù)進(jìn)行融合。常見的融合規(guī)則包括基于區(qū)域能量和區(qū)域方差取最大值的方法。區(qū)域能量反映了圖像區(qū)域的活躍程度，區(qū)域方差則體現(xiàn)了圖像細(xì)節(jié)的豐富程度。通過計(jì)算每個(gè)系數(shù)的區(qū)域能量和區(qū)域方差，在融合時(shí)，對于每個(gè)區(qū)域，選擇區(qū)域能量和方差中最大值對應(yīng)的NSST系數(shù)作為融合結(jié)果。對于高頻部分（細(xì)節(jié)信息），采用能量最大的策略，能夠突出圖像的細(xì)節(jié)；對于低頻部分（基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)信息），則通過加權(quán)平均的方法來處理，以確保融合圖像既豐富了細(xì)節(jié)，又不會丟失重要的結(jié)構(gòu)信息。在融合一幅包含水下生物的可見光圖像和紅外圖像時(shí)，對于可見光圖像中生物的細(xì)節(jié)部分，其對應(yīng)的NSST系數(shù)區(qū)域能量較大，在融合時(shí)被選擇保留，從而使融合后的圖像能夠清晰地顯示生物的形態(tài)和紋理；對于紅外圖像中反映生物熱特征的低頻部分，通過加權(quán)平均的方式與可見光圖像的低頻部分融合，使融合后的圖像既能體現(xiàn)生物的熱特征，又能保持整體結(jié)構(gòu)的完整性。與小波變換融合相比，NSST融合具有一些明顯的差異。在方向選擇性方面，NSST具有更強(qiáng)的方向表示能力。小波變換雖然也能進(jìn)行多尺度分解，但在方向選擇性上相對較弱，對于圖像中復(fù)雜的幾何結(jié)構(gòu)和邊緣方向的描述不夠精確。而NSST通過剪切波變換，能夠提供豐富的方向子帶，更準(zhǔn)確地捕捉圖像中不同方向的特征。在處理一幅包含復(fù)雜海底地形的圖像時(shí)，NSST能夠更好地展現(xiàn)出地形的起伏和邊緣方向，而小波變換可能會在邊緣方向的描述上存在一定的模糊。在對圖像細(xì)節(jié)的保留方面，由于NSST在分解過程中不進(jìn)行下采樣，避免了信息的丟失，因此在保留圖像細(xì)節(jié)方面具有一定優(yōu)勢。尤其是對于圖像中的細(xì)微紋理和邊緣細(xì)節(jié)，NSST融合后的圖像能夠更清晰地呈現(xiàn)這些信息。在融合一幅具有細(xì)微紋理的水下巖石圖像時(shí)，NSST融合后的圖像能夠更清晰地顯示巖石的紋理細(xì)節(jié)，而小波變換融合后的圖像可能會出現(xiàn)紋理模糊的情況。然而，NSST的計(jì)算復(fù)雜度相對較高，其多尺度和多方向的分解過程涉及大量的濾波器運(yùn)算，對計(jì)算資源的要求較高，這在一定程度上限制了其在實(shí)時(shí)性要求極高的場景中的應(yīng)用。而小波變換的計(jì)算相對簡單，在實(shí)時(shí)性要求較高的情況下，具有更好的適用性。3.3其他融合方法3.3.1IHS融合IHS融合（Intensity-Hue-SaturationFusion），即強(qiáng)度-色調(diào)-飽和度融合，是一種在遙感圖像處理領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的圖像融合技術(shù)。其主要應(yīng)用于多光譜圖像與高分辨率全色圖像的融合，旨在結(jié)合多光譜圖像豐富的光譜信息與全色圖像的高空間分辨率，生成一幅既具有高空間細(xì)節(jié)又包含多光譜特征的融合圖像。IHS融合的基本原理基于顏色空間的轉(zhuǎn)換。在IHS顏色空間中，圖像的顏色信息被分解為強(qiáng)度（Intensity）、色調(diào)（Hue）和飽和度（Saturation）三個(gè)分量。強(qiáng)度分量I代表圖像的亮度信息，反映了圖像的整體明暗程度；色調(diào)分量H表示顏色的種類，如紅色、綠色、藍(lán)色等；飽和度分量S則體現(xiàn)了顏色的鮮艷程度，飽和度越高，顏色越鮮艷，反之則越暗淡。在IHS融合過程中，首先將多光譜圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到IHS顏色空間，從而分離出其強(qiáng)度分量I、色調(diào)分量H和飽和度分量S。由于多光譜圖像通常具有豐富的光譜信息，但空間分辨率較低；而全色圖像則具有較高的空間分辨率，但光譜信息相對單一。此時(shí)，將多光譜圖像的強(qiáng)度分量I替換為全色圖像的強(qiáng)度分量，因?yàn)槿珗D像的高分辨率強(qiáng)度分量能夠?yàn)槿诤蠄D像提供更清晰的空間細(xì)節(jié)。經(jīng)過替換后，再將新的I、H、S三個(gè)分量通過反IHS變換轉(zhuǎn)換回RGB顏色空間，從而得到融合后的圖像。這個(gè)融合后的圖像既保留了多光譜圖像的豐富光譜信息，又具備了全色圖像的高空間分辨率。在UUV圖像融合的潛在應(yīng)用中，雖然IHS融合主要針對多光譜和全色圖像，但在一定程度上也可嘗試應(yīng)用于可見光與紅外圖像融合。由于可見光圖像包含豐富的顏色和紋理信息，類似于多光譜圖像的部分特性；紅外圖像則主要反映物體的熱輻射特性，可類比為具有特定信息的另一類圖像。在某些情況下，將可見光圖像轉(zhuǎn)換到IHS顏色空間后，用紅外圖像經(jīng)過一定處理得到的類似強(qiáng)度信息替換可見光圖像的強(qiáng)度分量，再進(jìn)行反變換，可能會實(shí)現(xiàn)兩者信息的有效融合。在監(jiān)測水下熱液噴口時(shí)，可見光圖像可以提供周圍環(huán)境的紋理和顏色信息，紅外圖像則能突出熱液噴口的熱特征。通過IHS融合的思路，將紅外圖像的熱特征信息融入到可見光圖像的強(qiáng)度分量中，有望得到既包含清晰環(huán)境紋理又能突出熱液噴口熱特征的融合圖像。然而，IHS融合在UUV圖像融合應(yīng)用中也面臨一些挑戰(zhàn)。由于水下環(huán)境的特殊性，可見光和紅外圖像的特性與多光譜和全色圖像存在差異，直接應(yīng)用IHS融合可能無法充分發(fā)揮其優(yōu)勢，需要對融合過程進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整和改進(jìn)。水下的光照條件復(fù)雜多變，海水對光線的吸收和散射會影響圖像的顏色和亮度信息，這可能導(dǎo)致在IHS轉(zhuǎn)換和融合過程中出現(xiàn)信息丟失或失真的問題。3.3.2PCA融合主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一種被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)降維的技術(shù)，其在圖像融合領(lǐng)域也展現(xiàn)出獨(dú)特的作用。PCA融合的核心原理是通過對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行線性變換，將高維數(shù)據(jù)投影到低維空間中，同時(shí)保留數(shù)據(jù)的主要特征信息。在圖像融合中，PCA主要用于提取圖像的主成分信息，實(shí)現(xiàn)圖像的降維和特征融合。對于一幅圖像而言，其像素值可以看作是一個(gè)高維向量，每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值或顏色分量構(gòu)成了向量的各個(gè)維度。PCA的目標(biāo)是找到一組正交的基向量，也稱為主成分，使得原始圖像在這些主成分上的投影能夠最大程度地保留圖像的主要信息。具體實(shí)現(xiàn)過程中，首先計(jì)算圖像數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣，協(xié)方差矩陣反映了圖像中各個(gè)像素點(diǎn)之間的相關(guān)性。通過對協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征分解，得到其特征值和特征向量。特征值表示對應(yīng)主成分所解釋的原始數(shù)據(jù)的總方差比例，特征值越大，說明該主成分包含的信息越多。將特征值按照從大到小的順序排列，選擇前k個(gè)最大特征值對應(yīng)的特征向量，這些特征向量構(gòu)成了新的低維空間的基。將原始圖像數(shù)據(jù)投影到這組基向量上，就實(shí)現(xiàn)了圖像的降維。在圖像融合中，對于待融合的可見光圖像和紅外圖像，分別進(jìn)行PCA變換，得到它們各自的主成分。然后，根據(jù)一定的融合規(guī)則對這些主成分進(jìn)行融合。常見的融合規(guī)則包括直接拼接、加權(quán)平均等。直接拼接是將可見光圖像和紅外圖像的主成分按照一定順序拼接在一起，形成新的主成分向量。加權(quán)平均則是根據(jù)圖像的重要性或質(zhì)量，為可見光圖像和紅外圖像的主成分分配不同的權(quán)重，然后進(jìn)行加權(quán)求和。在融合一幅包含水下目標(biāo)的可見光圖像和紅外圖像時(shí)，如果可見光圖像對目標(biāo)的形狀和紋理描述更清晰，而紅外圖像對目標(biāo)的熱特征表現(xiàn)更突出，可以為可見光圖像的主成分分配較高的權(quán)重，以突出目標(biāo)的形狀和紋理；為紅外圖像的主成分分配適當(dāng)?shù)臋?quán)重，以保留目標(biāo)的熱特征。完成主成分融合后，通過逆PCA變換將融合后的主成分轉(zhuǎn)換回圖像空間，得到融合后的圖像。在UUV圖像融合中，PCA融合能夠有效地提取可見光圖像和紅外圖像的主成分信息，減少數(shù)據(jù)量，提高處理效率。在實(shí)時(shí)性要求較高的UUV任務(wù)中，通過PCA融合對圖像進(jìn)行降維處理，可以快速提取關(guān)鍵信息，滿足任務(wù)對處理速度的需求。它還能夠在一定程度上去除圖像中的噪聲和冗余信息，提高圖像的質(zhì)量和可辨識度。然而，PCA融合也存在一些局限性。PCA融合可能會丟失部分圖像細(xì)節(jié)信息，因?yàn)樵诮稻S過程中，一些次要的特征信息可能會被舍棄。在處理對細(xì)節(jié)要求較高的水下目標(biāo)檢測任務(wù)時(shí)，可能會影響對目標(biāo)的準(zhǔn)確識別。PCA融合對圖像的相關(guān)性要求較高，如果可見光圖像和紅外圖像之間的相關(guān)性較弱，融合效果可能不理想。3.4方法對比與總結(jié)在圖像融合效果方面，不同的融合方法展現(xiàn)出各異的特點(diǎn)。空間域的Alpha融合方法，由于其基于加權(quán)平均的簡單原理，在處理簡單場景圖像時(shí)，能夠快速實(shí)現(xiàn)融合，當(dāng)融合兩幅背景較為單一、無復(fù)雜細(xì)節(jié)的水下圖像時(shí)，可迅速得到融合結(jié)果。但在面對復(fù)雜場景，如包含多種紋理、光照變化明顯的水下環(huán)境圖像時(shí)，它容易導(dǎo)致圖像細(xì)節(jié)模糊，因?yàn)楹唵蔚募訖?quán)平均無法有效保留圖像中豐富的細(xì)節(jié)信息。金字塔融合通過多尺度分解和融合，在處理不同曝光、不同分辨率的圖像時(shí)表現(xiàn)出色，能夠有效地平衡圖像的亮度和細(xì)節(jié)。在融合UUV在不同深度獲取的圖像時(shí)，金字塔融合能夠使融合后的圖像在亮部和暗部都能保留豐富的細(xì)節(jié)，避免出現(xiàn)過亮或過暗的區(qū)域，使融合結(jié)果更加自然、準(zhǔn)確。泊松融合基于泊松方程實(shí)現(xiàn)，在保持圖像邊緣和紋理信息方面具有獨(dú)特優(yōu)勢，能夠?qū)崿F(xiàn)無縫融合。在將水下目標(biāo)物體的可見光圖像融合到紅外圖像背景中時(shí)，泊松融合可以使目標(biāo)物體的邊緣與紅外圖像背景自然過渡，避免出現(xiàn)明顯的拼接痕跡。頻域的小波變換融合通過對圖像進(jìn)行多尺度的小波分解，將圖像的低頻輪廓信息和高頻細(xì)節(jié)信息分離開來，能夠有效提取圖像的不同頻率特征。在融合水下目標(biāo)的可見光圖像和紅外圖像時(shí)，小波變換可以將可見光圖像中目標(biāo)的清晰紋理細(xì)節(jié)和紅外圖像中目標(biāo)的熱特征分別提取出來，通過合理的融合規(guī)則，將兩者的優(yōu)勢信息融合在一起，使融合后的圖像既能清晰地顯示目標(biāo)的形狀和紋理，又能突出目標(biāo)的熱特征。NSST融合則在方向選擇性和各向異性方面表現(xiàn)突出，能夠更精確地描述圖像中的幾何結(jié)構(gòu)和特征。在處理包含復(fù)雜海底地形的圖像時(shí)，NSST能夠更好地展現(xiàn)出地形的起伏和邊緣方向，對圖像中不同方向的邊緣和線條等幾何特征的捕捉更加準(zhǔn)確。在計(jì)算復(fù)雜度方面，Alpha融合算法簡單，計(jì)算效率高，僅涉及簡單的加權(quán)求和運(yùn)算，對計(jì)算資源的需求較低，適用于對實(shí)時(shí)性要求較高的場景，如UUV在水下快速移動時(shí)需要實(shí)時(shí)進(jìn)行圖像拼接和融合的情況。金字塔融合計(jì)算過程相對復(fù)雜，涉及多次的高斯濾波、下采樣和上采樣操作，計(jì)算量較大。其構(gòu)建高斯金字塔和拉普拉斯金字塔的過程需要對圖像進(jìn)行多次卷積和采樣運(yùn)算，對計(jì)算資源和時(shí)間要求較高，這在一定程度上限制了其在實(shí)時(shí)性要求極高的場景中的應(yīng)用。泊松融合由于需要求解大規(guī)模的線性方程組，計(jì)算復(fù)雜度較高，在處理高分辨率圖像時(shí)，計(jì)算量會顯著增加，導(dǎo)致處理速度較慢。在對高分辨率的水下場景圖像進(jìn)行融合時(shí)，求解線性方程組的過程會耗費(fèi)大量的時(shí)間和計(jì)算資源，不適合對實(shí)時(shí)性要求苛刻的應(yīng)用。小波變換融合的計(jì)算相對高效，其算法相對成熟，實(shí)現(xiàn)較為簡單。雖然涉及小波分解和重構(gòu)的過程，但這些操作在現(xiàn)有計(jì)算資源下能夠較快完成，在UUV實(shí)時(shí)圖像融合處理中，能夠滿足對處理速度的要求，及時(shí)為后續(xù)的分析和決策提供融合后的圖像。NSST融合的計(jì)算復(fù)雜度相對較高，其多尺度和多方向的分解過程涉及大量的濾波器運(yùn)算，對計(jì)算資源的要求較高。在處理高分辨率圖像時(shí)，NSST的計(jì)算時(shí)間會明顯增加，限制了其在實(shí)時(shí)性要求極高的場景中的應(yīng)用。在不同場景下，應(yīng)根據(jù)具體需求選擇合適的融合方法。在實(shí)時(shí)性要求較高、對圖像細(xì)節(jié)完整性要求不特別苛刻的場景，如UUV在快速移動過程中對水下場景進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測時(shí)，Alpha融合或小波變換融合是較為合適的選擇。Alpha融合的快速計(jì)算特性能夠滿足實(shí)時(shí)性需求，小波變換融合則在保證一定實(shí)時(shí)性的同時(shí)，能夠較好地保留圖像的關(guān)鍵信息。在對圖像融合質(zhì)量要求較高，需要突出圖像的細(xì)節(jié)和邊緣信息，且對計(jì)算時(shí)間有一定容忍度的場景，如水下目標(biāo)的精細(xì)檢測和識別任務(wù)中，金字塔融合、泊松融合或NSST融合更為適用。金字塔融合能夠在多尺度上對圖像進(jìn)行融合，保留豐富的細(xì)節(jié)；泊松融合可以實(shí)現(xiàn)無縫融合，保持圖像的邊緣和紋理；NSST融合則能更精確地描述圖像中的幾何結(jié)構(gòu)，為目標(biāo)檢測和識別提供更準(zhǔn)確的信息。四、基于UUV的圖像融合方法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)4.1針對UUV的圖像預(yù)處理4.1.1去霧處理水下環(huán)境對圖像的霧化影響顯著，這主要源于海水對光線的散射和吸收作用。當(dāng)光線在海水中傳播時(shí)，會與水分子、懸浮顆粒以及浮游生物等發(fā)生相互作用。其中，散射作用使光線的傳播方向發(fā)生改變，導(dǎo)致光線在傳播過程中不斷地?cái)U(kuò)散和散射，從而降低了圖像的對比度和清晰度。吸收作用則使光線的能量逐漸衰減，尤其是對不同波長的光線，海水的吸收程度存在差異，這會導(dǎo)致圖像的顏色發(fā)生失真。懸浮顆粒和浮游生物較多的海域，圖像的霧化現(xiàn)象會更加嚴(yán)重，因?yàn)樗鼈儠鰪?qiáng)光線的散射效果，使得圖像中的細(xì)節(jié)信息被大量掩蓋。在傳統(tǒng)的去霧算法中，暗通道先驗(yàn)去霧算法具有一定的代表性。該算法基于一個(gè)先驗(yàn)假設(shè)，即在無霧的圖像中，除了天空區(qū)域外，在大多數(shù)局部區(qū)域內(nèi)，至少存在一個(gè)顏色通道的像素值趨近于零。通過對大量無霧圖像的統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)，這一假設(shè)在大多數(shù)自然場景圖像中是成立的。基于此假設(shè)，該算法通過計(jì)算圖像的暗通道來估計(jì)圖像的透射率，進(jìn)而根據(jù)大氣散射模型來恢復(fù)清晰的圖像。其具體步驟如下：首先，計(jì)算圖像的暗通道，對于一幅彩色圖像I(x,y)，其暗通道J^{dark}(x,y)可以通過公式J^{dark}(x,y)=\min_{c\in\{r,g,b\}}\left(\min_{y'\in\Omega(x,y)}\left(I^c(y')\right)\right)計(jì)算得到，其中\(zhòng)Omega(x,y)表示以像素點(diǎn)(x,y)為中心的局部窗口，I^c(y')表示像素點(diǎn)y'在顏色通道c上的像素值。通過計(jì)算暗通道，可以得到圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的最小像素值，這些最小像素值組成的圖像即為暗通道圖像。然后，根據(jù)暗通道圖像來估計(jì)圖像的透射率t(x,y)，透射率的計(jì)算公式為t(x,y)=1-\omega\min_{c\in\{r,g,b\}}\left(\min_{y'\in\Omega(x,y)}\left(\frac{I^c(y')}{A^c}\right)\right)，其中\(zhòng)omega是一個(gè)常數(shù)，通常取值在0.95左右，A^c表示大氣光值在顏色通道c上的分量。大氣光值是指在有霧圖像中，光線經(jīng)過多次散射后，達(dá)到相機(jī)的背景光強(qiáng)度。在實(shí)際計(jì)算中，通常選擇暗通道圖像中亮度較高的前0.1%的像素點(diǎn)，然后在原始圖像中找到這些像素點(diǎn)對應(yīng)的像素值，取其中亮度最大的像素值作為大氣光值。最后，根據(jù)大氣散射模型I(x,y)=J(x,y)t(x,y)+A(1-t(x,y))，通過估計(jì)得到的透射率t(x,y)和大氣光值A(chǔ)來恢復(fù)清晰的圖像J(x,y)。在恢復(fù)圖像時(shí)，需要對透射率進(jìn)行一定的限制，以避免透射率過小導(dǎo)致圖像過度增強(qiáng)，通常將透射率限制在一個(gè)最小值t_0以上，如t_0=0.1。然而，傳統(tǒng)的暗通道先驗(yàn)去霧算法在水下環(huán)境中存在一定的局限性。水下圖像的特性與自然場景圖像存在差異，水下的懸浮顆粒和浮游生物會導(dǎo)致散射特性更加復(fù)雜，使得傳統(tǒng)算法對透射率的估計(jì)不夠準(zhǔn)確。在渾濁的海水中，懸浮顆粒較多，光線的散射情況更加復(fù)雜，傳統(tǒng)算法可能會高估或低估透射率，從而導(dǎo)致去霧后的圖像出現(xiàn)失真或細(xì)節(jié)丟失的問題。水下的光照條件復(fù)雜多變，傳統(tǒng)算法在估計(jì)大氣光值時(shí)，容易受到光照變化的影響，導(dǎo)致大氣光值估計(jì)不準(zhǔn)確。在不同深度的水域，光照強(qiáng)度和顏色會發(fā)生變化，傳統(tǒng)算法可能無法準(zhǔn)確適應(yīng)這些變化，從而影響去霧效果。針對這些問題，改進(jìn)的暗通道先驗(yàn)去霧算法應(yīng)運(yùn)而生。在大氣光估計(jì)方面，改進(jìn)算法采用了更適應(yīng)水下環(huán)境的方法。考慮到水下光照的不均勻性，改進(jìn)算法不再簡單地選取暗通道圖像中亮度較高的像素點(diǎn)來估計(jì)大氣光值，而是結(jié)合圖像的區(qū)域特征和亮度分布，通過對不同區(qū)域的亮度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，來更準(zhǔn)確地估計(jì)大氣光值。將圖像劃分為多個(gè)子區(qū)域，計(jì)算每個(gè)子區(qū)域的平均亮度和亮度方差，根據(jù)這些統(tǒng)計(jì)信息來選擇合適的像素點(diǎn)進(jìn)行大氣光值的估計(jì)。在透射率優(yōu)化方面，改進(jìn)算法引入了更多的水下環(huán)境參數(shù)，如海水的散射系數(shù)、吸收系數(shù)等，以提高透射率估計(jì)的準(zhǔn)確性。通過建立更精確的水下光傳播模型，將這些環(huán)境參數(shù)納入透射率的計(jì)算中，使得透射率的估計(jì)更加符合水下實(shí)際情況。利用海水的散射系數(shù)和吸收系數(shù)來調(diào)整透射率的計(jì)算公式，以更好地反映光線在海水中的傳播特性。在處理復(fù)雜水下場景時(shí)，改進(jìn)算法能夠更準(zhǔn)確地估計(jì)大氣光值和透射率，有效改善去霧效果。在渾濁的海水中，改進(jìn)算法通過合理考慮環(huán)境參數(shù)，能夠更準(zhǔn)確地估計(jì)透射率，使得去霧后的圖像更加清晰，細(xì)節(jié)保留更加完整。在不同光照條件下，改進(jìn)算法通過優(yōu)化大氣光估計(jì)方法，能夠適應(yīng)光照的變化，提高去霧的穩(wěn)定性和可靠性。4.1.2圖像增強(qiáng)有理數(shù)階偏微分與小波變換聯(lián)合增強(qiáng)算法是一種有效的圖像增強(qiáng)方法，它結(jié)合了有理數(shù)階偏微分在邊緣增強(qiáng)和細(xì)節(jié)提取方面的優(yōu)勢，以及小波變換在多尺度分析和噪聲抑制方面的長處。有理數(shù)階偏微分是一種基于分?jǐn)?shù)階微積分的圖像處理方法，它能夠?qū)D像進(jìn)行更精細(xì)的邊緣增強(qiáng)和細(xì)節(jié)提取。其原理基于分?jǐn)?shù)階導(dǎo)數(shù)的概念，分?jǐn)?shù)階導(dǎo)數(shù)可以看作是整數(shù)階導(dǎo)數(shù)的推廣，它能夠捕捉到信號在更細(xì)微尺度上的變化。在圖像中，邊緣和細(xì)節(jié)部分通常表現(xiàn)為像素值的快速變化，有理數(shù)階偏微分通過對圖像進(jìn)行分?jǐn)?shù)階導(dǎo)數(shù)運(yùn)算，能夠突出這些快速變化的部分，從而增強(qiáng)圖像的邊緣和細(xì)節(jié)。對于圖像f(x,y)，其有理數(shù)階偏微分可以表示為D^{\alpha}f(x,y)，其中\(zhòng)alpha為有理數(shù)階數(shù)。通過調(diào)整\alpha的值，可以控制對圖像邊緣和細(xì)節(jié)的增強(qiáng)程度。當(dāng)\alpha較小時(shí)，主要增強(qiáng)圖像的低頻邊緣信息，使圖像的輪廓更加清晰；當(dāng)\alpha較大時(shí)，能夠增強(qiáng)圖像的高頻細(xì)節(jié)信息，突出圖像中的細(xì)微紋理和結(jié)構(gòu)。在對水下目標(biāo)的圖像進(jìn)行處理時(shí)，通過選擇合適的\alpha值，可以清晰地突出目標(biāo)的邊