Correction methods for water fluctuation and underwater turbulence degraded imaging
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摘要: 水面波动对水下图像造成的畸变和水体湍流造成的模糊等严重制约了空中对水下目标探测、水下透空目标警戒、海上搜救等的应用，实现畸变和湍流校正具有重要的意义。综述了复原水面波动和水体湍流引起的图像失真的研究进展，给出了基于幸运块(lucky patch)选择的校正、基于图像配准的校正、基于水面波形估计的校正和基于图像退化模型的校正四大类方法的特点及典型的图像复原效果，并分析了复原水面波动和水体湍流退化图像复原方法进一步深入研究的内容。Abstract: Underwater image suffers from distortions and blurs due to water fluctuations and underwater turbulence that restricts the development of underwater surveillance, underwater target alert in the air, maritime search severely. The realization of distortion and turbulence correction has great significance. Most recent developments for the degraded image by water fluctuations and underwater turbulence are reviewed in this paper, and four methods and typical image restoration results based on lucky patch, image registration, water-waveestimation and image degradation model are summarized accordingly. Further research directions for restoring underwater degraded image are analyzed at the end of the paper.
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Keywords:
- water fluctuation /
- underwater turbulence /
- image restoration /
- image registration /
- lucky patch
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引言
航空侦查具有实时性好、机动灵活等优点，是目前各国主要军事侦查手段之一。航空相机按照成像原理可分为画幅式、推扫式与全景式3种。全景式航空相机利用普通视场角的物镜通过前方的反射镜摆扫，即能实现特宽视野的摄影。与画幅式、推扫式航空侦查相机相比，具有地面覆盖范围广、体积小、可大角度倾斜摄影等优点。全景式航空侦查相机在国内外应用广泛，如美国的KA-112A、KS146等。
任何被探测的目标都处在一定背景之中，目标的属性和功能决定了它与背景之间存在的差异，这种差异使得目标被各种侦查设备发现。由于目标和背景在不同的光谱探测下会表现出不同的光学特征，随着军事伪装、隐身技术的飞速发展，采用单一谱段的航空侦查相机识别目标的难度越来越大，而多光谱相机可以极大提高识别目标的能力。国外很早就开展了多波段光学系统的研制[1]，目前应用较为广泛的是具有全天候侦察能力的可见光/红外航空侦察相机。国内对于可见光/红外双波段成像技术[2-4]的研究起步较晚，研究多集中在有限焦距的光学系统方面，关于可见光/红外双波段双视场光学系统的研究鲜有报道。双视场的航空侦查相机可以满足不同飞行高度对地面覆盖范围的需求，也可实现大视场搜索捕获目标、小视场精确观察目标。由于双视场相机结构复杂，会带来光学系统透过率低、装调难度大、可靠性低，故以往飞机吊舱多采用同时挂载单一大、小视场相机的方式。但这种方式存在体积大、质量大、高成本的弊端。随着光电探测器件的发展，器件的感光能力获得极大提升，大大降低了对光学系统透过率的要求。本文采用在光路中切入切出一片无光焦度的平面反射镜来连通、遮挡变倍组从而实现变倍的方式，与以往轴向移动或切入切出透镜组的变倍方式相比，大大降低了光学系统的装调难度。
综上所述，本文设计了一种应用于全景航空侦查相机的可见光/红外双视场成像光学系统。该光学系统具有体积小、质量轻、低成本、易于装调等优点。
1 双视场光学原理
通过有限焦距光学系统前面加一个望远系统实现变倍，光路中采用切入切出一片平面反射镜来遮挡或连通望远系统，合成后等效系统的焦距[5]为
$$ f' = rf{'_1} $$ (1) 式中：f′为组合系统的焦距；r为前面望远系统的角放大率；f′1为有限焦距系统的焦距。上式表明在一个有限焦距的光学系统之前加一个角放大率为r的望远系统时，整个系统的焦距为原有限焦距系统焦距的r倍。
系统光焦度分配[6]满足:
$$ \mathop \Sigma \limits_{i = 1}^{n + m} {h_i} + {\phi _i} = \left( {1/\beta } \right)\phi $$ (2) 式中：ϕ是整个光学系统的光焦度；ϕi是第i个薄透镜的光焦度；hi是入射近轴光线高度；n为不含望远系统的透镜片数；m为望远系统的透镜片数；β为望远系统的垂轴放大率。
望远系统有开普勒式和伽利略式两种最基本形式，其中开普勒式由正光焦度的物镜和目镜组成，物镜、目镜之间有实像面。伽利略式由正光焦度的物镜和负光焦度的目镜组成，物镜、目镜之间无实像面，结构相对开普勒式简单、紧凑。出于低成本、小型化的目的，本文望远系统采用伽利略式的结构形式。
2 相机光学系统设计
2.1 光学系统设计指标
光学系统设计指标如表 1所示。
表 1 光学系统设计指标Table 1. Optical design parameters参数 红外 红外 可见光 可见光 小视场系统 大视场系统 小视场系统 大视场系统 波长/μm 3~5 3~5 0.4~0.7 0.4~0.7 视场/(°) 2.1×1.6 8.3×6.2 2.3×1.7 9.1×6.8 相对孔径 1:4 1:8.8 焦距/mm 300 75 660 165 变倍比 4× 器件像元数/pixel 640×480 4 096×3 072 像元尺寸/μm 15 6.4 地物反射镜 ±5 扫描角度/(°) 2.2 光学系统选型及布局
光学系统结构型式有折射式、折反式及反射式3种[7]。折射式光学系统可以承担较大的视场角[7]，折反式、全反射式光学系统只能承担较小的视场角度，但与折射式光学系统相比，折反式、全反射式可以压缩光路后部的光学元件尺寸，利于小型化。
对设计指标进行分析，可见光、红外大视场系统视场角度过大；单一采用折反式、全反射式光学系统无法实现，若单一采用折射式光学系统，由于既透可见光又透中波红外的光学材料较少，不利于像差校正。此外透镜尺寸过大，不利于工艺性能。
本文结合折射式、折反式光学系统的优点，通过合理布局，采用在光路中切入切出平面反射镜的方式，实现可见光、红外小视场光学系统结构型式为折反式，大视场光学系统时为折射式，适当采用平面反射镜折转光路以便进一步小型化。
小视场光学系统原理如图 1所示，大视场光学系统原理如图 2所示。可见光、红外小视场光学系统中，通过地物扫描镜、卡式望远系统和分光镜把红外、可见光系统集成到一起。可见光、红外大视场光学系统中，通过切入大视场地物反射镜，遮挡光路前面光学元件输出的光线，同时镜筒绕光轴旋转180°对地面景物成像。
2.3 光学系统优化方案
本方案的设计思想是先分开设计卡式伽利略望远系统、可见光大视场系统、红外大视场系统，然后再组合到一起进一步优化设计，利用高斯光学理论合理分配光焦度，计算好初始结构后，利用光学设计软件Zemax设定边界条件后对初始结构进行优化。由于机体内部有温控装置，故本光学系统仅考虑常温情况。
卡式伽利略望远系统最初设想仅由主镜及次镜组成，但其与可见光大视场系统、红外大视场系统组合到一起进一步优化设计时，发现后面2个系统的光学元件尺寸太大，仅靠主镜、次镜无法获得满意的成像质量，故采用在主镜、次镜之间增加一次成像的方式来减小后部光学元件尺寸，再选用一个三片式透镜组把像投影到无穷远，使光路以平行光出射，同时增加三片式透镜组也可以进一步提高成像质量。三片式透镜组的透镜材料较难选取，在光学材料中，不仅要考虑材料的光学性能还要考虑理化性能，在光学系统的设计中必须同时兼顾。既透可见光又透中波红外的材料非常少，主要有ZnS、ZnSe、LiF、CaF2、BaF2等几种材料，在Zemax中把这几种材料建立一个单独的玻璃库，利用操作数进行色差、畸变等像差控制，然后利用“锤形优化”从建立的玻璃库中选择玻璃材料进行优化。最终选用氟化锂、氟化钡以及硫化锌，三片透镜外径均小于20 mm，材料成本低，易于采购，能够满足工程化需求，其材料性能如表 2所示。
表 2 材料性能Table 2. Characteristic of materials名称 光谱透过范围/μm 密度/(g/cm3) 硬度/克氏 热膨胀系数/10-6℃ 溶解度/(g/100g水) 熔点/℃ ZnSe 0.5~22 5.27 110 7.1 0 1 525 LiF 0.1~10 2.639 102 37 2.7 870 BaF2 0.23~10.3 4.89 82 1.81 1.7 1 280 红外系统的透镜材料选用常用的单晶锗和硅，可见光系统的透镜材料均选自国内成都光明玻璃厂生产的频次高、性能优良的材料。为实现100%冷光阑效率，红外系统采用二次成像的方式[8-10]，并限制出瞳位置，达到与冷屏窗口相匹配。为了减少透镜数量，提高透过率，获得满意的成像质量，卡式望远系统在透镜2、3的后表面引入高次非球面优化出射光角度差，红外系统在透镜4的后表面，透镜5、6的前表面引入高次非球面，用以平衡轴上球差及场曲。为便于轴外像差校正，大、小视场切换时孔径光阑的大小不发生变化，并兼顾光学系统前部、后部的光学元件尺寸，把红外系统和可见光系统的孔径光阑置于分光镜和折转平面镜之间。使用弯曲孔径光阑位置附近的透镜来校正轴上像差，同时光线入射角大的透镜表面使其弯向光阑，以减少高级像差。
2.4 像质评价
传递函数是最客观、最全面的光学系统性能评价手段，根据指标中红外器件及可见光器件的像元尺寸，计算出红外系统及可见光系统的奈奎斯特频率分别为33 lp/mm和91 lp/mm。图 4、图 5分别给出了红外光学系统大、小视场的调制传递函数曲线。在33 lp/mm处，图 4轴上MTF值为0.35，轴外MTF值为0.28；图 5轴上MTF值为0.37，轴外MTF值为0.28。图 6和图 7分别给出了可见光光学系统大、小视场的调制传递函数曲线。在91 lp/mm处，图 6轴上MTF值为0.41，轴外MTF值为0.32；图 7轴上MTF值为0.4，轴外MTF值为0.34。由图 4~图 7可以看出，红外系统及可见光系统在奈奎斯特频率下的MTF值均接近衍射极限，故成像质量良好。
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图 4 红外光学系统大视场传递函数曲线Figure 4. Diagram of modulation transfer function of wide FOV optical system![]()
图 5 红外光学系统小视场传递函数曲线Figure 5. Diagram of modulation transfer function of narrow FOV optical system![]()
图 6 可见光光学系统大视场传递函数曲线Figure 6. Diagram of modulation transfer function of wide FOV optical system![]()
图 7 可见光光学系统小视场传递函数曲线Figure 7. Diagram of modulation transfer function of narrow FOV optical system3 结论
本文设计了一种应用于全景航空侦查相机的可见光/红外双视场成像光学系统，通过将光路合理布局，采用在光路中切入切出平面反射镜的方式，实现了可见光/红外双视场光学系统的变倍。根据光学设计指标，合理选择光学系统的结构型式并进行光路布局，设计的光学系统具有体积小、质量轻、成本低、易于装调等优点，设计结果表明，光学系统成像质量良好，可以满足实际使用需求。
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图 5 STOIQ幸运块法与其他方法的比较
Figure 5. Comparison of STOIQ lucky patch between other algorithms
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图 11 基于水面波形估计的双波段水下成像方法
1.水表面；2.玻璃片；3.漫射光源(绿色)；4.被测物体；5.平行光源(红色)；6.相机
Figure 11. Dual band underwater imaging method based on water surface
均值图像 标准幸运块方法 两步法图像复原 盲解卷积发 双谱技术 STOIQ幸运块算法 SSIM 0.18 0.13 0.23 0.2 0.21 0.26 NMI 1.13 1.11 1.13 1.11 1.11 1.14 
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PSNR/dB SSIM NMI 模糊图像 文献[19]算法 文献[8]算法 Karthik算法 模糊图像 文献[19]算法 文献[8]算法 Karthik算法 模糊图像 文献[19]算法 文献[8]算法 Karthik算法 第1行图像 27.218 4 27.620 5 27.971 8 28.719 0.865 2 0.873 4 0.884 9 0.891 3 1.202 8 1.202 8 1.209 1.282 9 第2行图像 27.042 1 23.349 4 22.053 1 25.412 2 0.688 1 0.759 0.789 2 0.850 6 1.235 4 1.246 3 1.243 7 1.261 7 第3行图像 24.246 1 23.865 3 23.746 4 25.652 1 0.781 9 0.187 4 0.765 0.836 4 1.153 8 1.157 3 1.145 1.165 第4行图像 23.505 1 23.349 4 23.399 5 24.714 2 0.819 8 0.876 6 0.886 8 0.914 1.170 7 1.148 8 1.170 7 1.180 2
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PSNR/dB SSIM NMI 模糊图像 文献[19]算法 文献[8]算法 Karthik算法 模糊图像 文献[19]算法 文献[8]算法 Karthik算法 模糊图像 文献[19]算法 文献[8]算法 Karthik算法 第1行图像 23.216 1 22.389 7 22.063 7 24.799 4 0.922 5 0.906 0.862 6 0.940 5 1.278 4 1.269 5 1.276 1.287 7 第2行图像 26.435 3 25.171 8 24.634 2 27.259 6 0.936 6 0.939 0.903 4 0.940 1 1.307 3 1.294 7 1.280 9 1.380 4 第3行图像 23.192 21.976 7 20.126 4 24.869 0.9454 0.932 5 0.879 7 0.952 1.307 2 1.308 1 1.309 1.313 3 第4行图像 23.854 7 22.820 5 21.675 5 24.301 0.929 0.892 8 0.848 1 0.931 9 1.202 9 1.278 1.254 4 1.284 7
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