[发明专利]一种基于多指标优化的水下偏振成像方法

权利要求书

1.一种基于多指标优化的水下偏振成像方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、获取多张偏振方向不同的水下图像，并由此建立目标反射光强度模型与后向散射光强度模型；

步骤二、设置模型中目标反射光偏振度与后向散射光偏振度为自变量，以目标反射光强度模型成像与后向散射光强度模型成像之间的互信息和目标反射光强度模型成像的对比度为目标函数，获取满足互信息小与对比度大的多组最优解，其中，目标反射光强度模型成像的对比度为：

其中，N为图像中的总像素数，T为图像的灰度平均值，T(x,y)为像素点(x,y)对应的灰度值；

步骤三、以信息熵为目标函数，选取最优解集合中代入目标反射光强度模型成像信息熵最大的为最终成像结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于多指标优化的水下偏振成像方法，其特征在于，所述目标反射光偏振度与后向散射光偏振度的取值范围在0到1之间。

3.根据权利要求1所述的一种基于多指标优化的水下偏振成像方法，其特征在于，所述步骤二中满足互信息小与对比度大的多组最优解的获取方法为：以互信息及对比度为目标函数，利用多目标优化算法获取满足互信息小和对比度大的最优解集合，即：

其中，P_tar表示目标反射光偏振度；P_sca表示后向散射光偏振度；{P_tar,P_sca}_optimal表示最优解集合；MI(T,B)表示目标反射光强度模型成像与后向散射光强度模型成像之间互信息；Cont(T)表示目标反射光强度模型成像的对比度；T表示目标反射光；B表示后向散射光。

4.根据权利要求1所述的一种基于多指标优化的水下偏振成像方法，其特征在于，所述步骤三中的信息熵按下式计算：

其中，p_k是大小为k的灰度级出现的概率。

5.根据权利要求1所述的一种基于多指标优化的水下偏振成像方法，其特征在于，所述步骤三中的最终成像结果获取方法为：

3.1、在最优解集合中选取能使目标反射光强度模型成像信息熵计算结果最大的值，即：

其中，Entropy(T)表示目标反射光强度模型成像的信息熵；表示最优解集合中能使目标反射光强度模型成像信息熵最大的满意值；T表示目标反射光；{P_tar,P_sca}_optimal表示最优解集合；

3.2、代入目标反射光强度模型获得最终的成像结果，即：

其中，T^opt表示所需的最终成像结果；是包含最大可见后向散射光强的偏振图像，记为最亮图像；I^⊥是与之偏振方向相正交的包含最小可见后向散射光强的偏振图像，记为最暗图像。