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明明水是無色的,為什麼水下拍到的圖卻大多是藍綠色的背景?

來源丨中科院之聲(ID:zkyzswx)

作者丨向文鼎

先來講一個笑話:

你知道海為什麼是藍色的么?

因為海里有魚,魚會吐泡泡,BlueBlue Blue……

圖 | pixabay

好吧,這個笑話有點冷。但今天我們就來聊聊關於水下顏色這個話題。

我們知道,水明明是無色的,但是水下拍攝的圖像往往都是背景為藍色或者綠色的,這是為什麼呢?

其實,這主要與水下的光學成像模型有關,光線照射景物反射後到達人的眼睛呈現出景物本身的樣子。

我們在陸地上看到景物,這個過程中光線經過的介質是空氣。但是當在進行水下拍攝時,光線傳輸的介質變成了水。景物經過水下介質到達人眼或者其他感測器時,物體基本失去了「彩色」這一屬性,大部分圖像的背景都呈現藍綠色,彷彿都蒙上了厚厚的藍綠色「濾鏡」,如圖 1 所示。

圖1 水下圖像

那水裡究竟有什麼特殊的東西才導致這一結果呢?下面就讓我們來一探究竟。

水下圖像出現「偏色」

都是波長惹的禍

我們常常形容顏色為「紅橙黃綠青藍紫」,這句話其實大概描述了人眼的可視電磁波範圍。如圖 2,從光學的角度來講,人眼可接收到的可視光譜範圍約為380~780nm,紅光波長較長,約在700nm左右,波長比紅光還長一點的,我們稱為紅外線;同樣,紫光波長約400nm,比紫光波長還短一點的我們稱之為紫外線。

圖2 可見光譜

光線在水中的衰減特性與空氣中的衰減特性是完全不一樣的。從圖 3 和圖 4 中我們可以看到,在水下環境中,不同波長的光線在水下傳播具有不同的衰減率。其中,在可見光範圍內,波長較長的紅光的穿透能力最弱,到水下3-4米就最先消失了;藍光具有較短的波長,在水中的傳輸距離更遠;大部分波段的光在水下傳播時都會受到強烈的吸收衰減,只有波長在480±30nm波段的藍綠光在水中的吸收衰減係數最小,穿透能力最強,故常稱該波段為「水下窗口」。

光在水中傳播呈指數衰減,導致拍攝的圖像對比度低並且具有模糊的表面,這往往就是造成水下成像的顏色失真的「幕後黑手」。在這樣的環境中,工作效率是極低的。

圖3 水下光照選擇性衰減

圖4 不同波長光線在水下衰減的示意圖

另一方面,從相機採集的角度來看,當我們在水下進行作業時,採集的圖像往往為數字圖像,由 RGB 三原色組成,R代表Red(紅色),Green(綠色),Blue(藍色)。由於紅色分量衰減得最嚴重,於是採集到的圖像紅色分量基本很少;而藍綠通道的信息相對保持的較為完整。

從圖 5 的 RGB 通道內強度分布圖上,我們可以清楚地看到,紅色通道內的信息分量基本消失殆盡,藍綠通道仍保有圖像的細節,這也導致了採集到的圖像出現偏色。

圖5 水下圖像強度分布:a)水下圖像,b)紅色通道,c)綠色通道,d)藍色通道,e)紅色通道強度分布,f)綠色通道強度分布,g)藍色通道強度分布

那麼,有沒有辦法解決水下圖像的失真問題呢?

先補償後增強

修修圖還是可以看的

隨著海洋開發的需要和不斷進步的計算機信息處理技術,通過對成像過程的調控和對退化圖像的後續處理,得到清晰完美的水下場景圖像已經成為可能。

圖像復原演算法主要指通過對水下圖像的退化過程進行建模,通過估計模型參數,反演退化過程獲得清晰的水下圖像。經典的水下成像系統的計算機模型是 McGlamery 於 1979 年提出。

如圖 6 所示,成像系統所接收到的圖像由三部分組成:直接衰減分量、前向散射分量與後向散射分量。其中,直接衰減分量是指在水中未經介質散射,而直接由物體反射回來的光線;前向散射分量是指物體反射的光線經散射衰減後,在較小角度內仍然被感測器採集到的部分;後向散射分量是指除了景物反射的光線以外,環境中的背景光以及由周圍物體經散射後的衰減光進入感測器的部分。依靠圖像的先驗信息和模型參數就可以復原出真實的水下場景。

圖6 水下圖像成像模型

水下圖像要復原的內容主要包括兩個部分:補償 增強。首先,根據不同波長光線的衰減特性,對退化較嚴重的通道進行補償,修正圖像色度;其次,在色度調整的基礎上增強圖像,提升圖像的對比度,使圖像擁有更加醒目的視覺效果,更加明顯的圖像細節。

圖7 水下圖像復原:a)水下圖像,b)色度調整,(c)對比度提升

水下圖像復原的流程如圖 7 所示,這些背景為藍綠色的圖像經過復原以後,視覺效果是不是更好了呢?以後再也別說什麼藍色讓人「憂鬱」啦。

圖8 水下圖像復原

退化的水下圖像難以直接應用于海洋軍事、海洋環境保護和海洋工程,給實際操作和科研帶來了很大的困難。如今,越來越多的水下機器人已投入使用,圖像處理信息的能力是水下機器人對環境動態感知、快速定位與跟蹤視覺目標的關鍵。搭載圖像復原技術的水下機器人可以直接應用於水下觀測,在海洋工程的上有廣泛的應用前景。

來源:中國科學院光電技術研究所

果殼

ID:Guokr42

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