基于低秩偏振张量模型的水下偏振图像增强方法研究

针对水下成像中因散射光偏振度(DoP)估计不准导致的对比度低、色彩失真问题，大连理工大学团队提出基于低秩偏振张量模型(LRPT)的新型增强方法。该研究首次将目标反射偏振特性纳入成像模型，通过双正交拉伸校正模块解决色彩偏差，利用张量分解实现像素级背散射DoP三维矩阵估计。实验表明LRPT在提升图像质量方面具有显著优势，为水下光学探测提供了新工具。

　　

水下世界因其神秘性始终吸引着人类探索，但浑浊水体中的光线散射却成为成像技术的"阿喀琉斯之踵"。当光线穿过充满悬浮颗粒的水体时，会发生强烈的吸收和散射现象，导致捕获的图像出现严重对比度下降和色彩失真。传统偏振成像技术虽然能利用背散射光的偏振特性改善成像质量，但长期存在两个关键瓶颈：一是忽视目标反射本身可能具有的偏振特性，二是假设背散射偏振度(DoP)在全图保持恒定。这些简化假设在实际复杂水下环境中往往导致恢复图像出现明显伪影。

大连理工大学的研究团队在《Optics and Lasers in Engineering》发表的研究中，创新性地提出了低秩偏振张量模型(LRPT)。该方法突破性地将目标反射偏振效应纳入考量，将偏振光DoP表示为背散射DoP与目标DoP的线性组合。通过设计双正交拉伸校正模块，研究人员在保持正交偏振图像间关系的前提下有效校正了色彩偏差。更关键的是，该方法利用背散射偏振场的低秩特性，实现了无需人工选择大气光区域的全自动像素级DoP矩阵估计。

研究采用三大关键技术：双正交拉伸校正模块通过偏振关系保持实现色彩恢复；低秩偏振张量模型将DoP表示为三阶张量进行分解；基于物理模型的反演算法实现图像增强。实验样本包括真实水下场景和模拟数据集。

【Proposed method】
研究首先建立偏振传输模型，将目标反射偏振纳入成像方程。通过构建包含I₀
、I₄₅
、I₉₀
、I₁₃₅
四个偏振通道的三阶张量，利用Tucker分解分离背散射与目标分量。低秩约束的引入显著提升了DoP估计精度。

【Results and discussion】
对比实验显示，LRPT在SSIM指标上较传统方法提升23.6%，色彩还原误差降低41.2%。特别在珊瑚礁等复杂场景中，能准确恢复红色通道被严重吸收的细节。消融实验证实双正交拉伸模块使色彩偏差降低68%。

【Conclusion and prospect】
该研究首次实现目标反射偏振与背散射偏振的联合建模，突破传统方法对恒定DoP的依赖。所提方法为深海探测、水下考古等领域提供新解决方案。未来工作将扩展至圆偏振信息处理，并探索与深度学习结合的混合框架。

这项由中国国家自然科学基金(62176037等)资助的研究，不仅为偏振成像领域带来方法论创新，更推动水下光学探测技术向精准化、智能化方向发展。团队提出的张量表示框架为多维度光学信息处理开辟了新思路，其核心思想可延伸至大气雾霾成像等其他散射场景的增强任务中。