船载原位水下成像系统水下图像增强算法及河湖浑浊水体成像优化研究

摘要

河湖水体普遍存在悬浮物、泥沙，水体浊度较高；水下光线被水体吸收散射，造成水下拍摄图像出现色偏、雾化、清晰度下降，水生植物、底栖生物细节辨识度降低。本文以野外船载水下高清成像、微距成像获取的河湖水下实拍图像为研究对象，分析浑浊河湖水下图像退化机理；适配设备硬件自带LED可调水下补光方案，从硬件补光策略与后期图像增强算法两方面开展优化；通过野外不同浊度水域成像对比试验，优化补光灯亮度参数；采用水下图像复原算法对实拍图像进行色彩校正、细节增强处理；提升浑浊水体下水生植物、底栖生物图像识别效果，拓展水下成像系统在高浊度河湖区域的适用范围。

关键词：水下图像增强；浑浊水体；水下成像；LED水下补光；水生植物识别；底栖微距图像；水生态野外勘查

1 河湖浑浊水体水下成像画质退化问题

我国多数内陆河湖水体含有泥沙、藻类、悬浮颗粒物。光线在水下传播过程中，水体颗粒物会对光线产生吸收与散射作用，造成水下图像质量退化：图像对比度下降、画面雾化朦胧、色彩出现色偏，蓝色绿色通道占比偏高，红色通道衰减严重，水生植物、底栖生物细节纹理丢失，直接降低物种识别、覆盖度判读的准确度，限制水下成像设备在高浊度河湖的应用范围。

改善浑浊水体成像质量可以分为硬件层面和软件算法层面。硬件层面依靠设备自带LED水下补光，补偿水下光照不足；软件层面利用图像增强算法对采集得到的原始图像做色彩校正、去雾化、细节增强处理。本文结合本套船载原位水下成像设备，分析图像退化机理，开展硬件补光策略优化，引入水下图像增强算法，通过野外对比试验验证优化效果。

2 水下图像质量退化机理分析

水下图像退化主要来自两个物理过程：一是水体对不同波长光选择性吸收，红光波长较长，在水体中衰减速度最快，蓝绿光衰减相对慢，造成图像整体偏蓝绿色，出现色偏；二是水体悬浮颗粒对光线的后向散射，环境光、补光照射到悬浮颗粒，散射光直接进入镜头，形成画面雾化效果，图像对比度降低，目标物体细节被散射噪声掩盖。水体浊度越高，悬浮颗粒物浓度越高，吸收散射效应越强烈，图像退化越严重。除浊度之外，拍摄距离、补光亮度、光照角度，都会对最终成像质量产生影响。

3 可调LED水下补光硬件优化方案

本套水下成像探头配备亮度连续可调LED补光模组，补光亮度可以在船上手持终端手动调节。补光并不是亮度越高效果越好：补光亮度不足，目标物体光照不够，画面昏暗；补光亮度过高，强光照射水体悬浮颗粒，强烈后向散射会造成画面白茫茫过曝，雾化效果反而加重，图像质量变差。

通过野外试验得到硬件补光操作策略：低浊度水体，降低补光输出亮度，避免过度散射；中等浊度水体适度提高补光；高浊度水域不能一味开到最大亮度，需要控制补光强度，同时缩短探头与观测目标之间拍摄距离，降低光线传播路径当中的颗粒物散射影响；微距拍摄底栖生物，环形补光可以减少物体阴影，提升微小生物细节表现。硬件补光是改善成像质量的基础，但是硬件手段无法全消除图像色偏、雾化问题，需要搭配软件图像增强算法做后处理。

4 水下图像色彩校正、细节增强算法研究

针对河湖水下实拍图像，采用多步骤图像增强处理流程。第一步完成色彩校正，补偿水体造成的不同波长光衰减差异，修正图像蓝绿色色偏；第二步做去雾复原处理，抑制水体后向散射带来的雾化效果，提升图像整体对比度；第三步进行细节纹理增强，强化水生植物叶片、底栖生物外壳纹理细节，便于后续人工判读识别；第四步做亮度自适应调整，平衡画面明暗区域。

算法面向河湖野外实拍图像，避免过度增强引入伪色彩伪纹理，不能改变物体真实色彩，保证图像用于生态调查判读的客观性，不能为了视觉效果篡改图像真实信息。算法处理对象为设备采集得到的原始图片、视频帧，输出增强后的图像，用于室内物种识别、覆盖度判读。

5 野外不同浊度水域成像对比试验

选取湖泊不同浊度点位开展野外对比试验，水体浊度区间8‑42NTU。每个点位，在同样拍摄位置，分别采用不同补光档位拍摄原始图像；原始图像再经过图像增强算法处理。对比原始图像、不同补光档位图像、算法增强之后图像的主观视觉效果，同时采用图像评价指标：平均梯度、信息熵、色彩还原度，定量评价图像质量改善效果。

试验结果：合理调节补光亮度，可以显著改善原始图像质量；在硬件优化基础之上，再执行图像增强算法，图像信息熵、平均梯度指标明显提升，色偏得到校正，雾化效果减弱，水生植物叶片纹理、底栖生物外壳细节更加清晰。在高浊度（＞35NTU）端浑浊水体，硬件与算法联合优化可以改善图像，但仍然无法实现清水条件下的成像效果，识别能力依然存在上限。

6 图像增强效果评价

图像增强用于生态调查，不能只看主观视觉效果，必须兼顾真实性。部分增强算法会生成虚假色彩、虚假纹理，会误导水生植物、底栖生物识别判读。本研究选用的算法，以原始图像真实信息为基础，不虚构不存在的细节纹理。主观评价上，经过优化处理图像色偏减轻，雾化减弱，目标生物细节更加清晰；客观指标信息熵、平均梯度明显优于原始图像，有利于调查人员开展室内判读工作。

7 野外拍摄参数设置优化建议

野外现场实操建议：优先硬件优化，合理调节LED补光亮度，不要盲目满亮度开启；在水体浊度较高点位，尽量缩短探头与观测目标距离，减少光在水体当中传播距离；优先保证原始图像采集质量，图像增强仅作为后期辅助处理手段，不能指望算法全弥补原始拍摄质量过低的缺陷；原始图像文件必须完整保留，增强处理版本作为判读辅助，调查成果归档同时保存原始图像与增强后图像。

8 结论

河湖浑浊水体中悬浮泥沙、藻类颗粒造成光线吸收与散射，导致水下图像色偏、雾化、清晰度下降。本文从硬件LED补光策略和软件图像增强算法两个维度开展优化，野外不同浊度水域对比试验表明，合理设置补光参数，配合图像色彩校正、去雾化、细节增强算法，可以有效改善浑浊水体下水生植物、底栖生物图像质量，提升目标识别效果。硬件优化是基础，算法作为后期辅助手段，二者结合可以拓展原位水下成像系统在浑浊河湖当中适用范围。

参考文献

[1] 张浩,张庆文.空域与频域融合的多尺度浑浊水图像增强[J].中国光学,2024,17(03):621‑632.

[2] 王文琪,牛志杰.一种基于改进Shallow‑UWnet的浑浊水体图像增强方法[J].青岛理工大学学报,2025,46(01):112‑119.