《Optics and Lasers in Engineering》：Turbid underwater polarization imaging method using a single intensity-only image
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•提出了一种仅使用单幅强度图像的偏振成像方法。•该方法通过频域分解生成伪正交偏振图像。•通过金字塔分解和平坦区域检测估算后散射光。•实验结果表明，该方法在不同目标和浑浊度条件下均有效。引言在浑浊的水下环境中实现清晰的光学成像对海洋地形勘探 [1]、资源开发 [2] 和救援行动
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提出了一种仅使用单幅强度图像的偏振成像方法。
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该方法通过频域分解生成伪正交偏振图像。
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通过金字塔分解和平坦区域检测估算后散射光。
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实验结果表明，该方法在不同目标和浑浊度条件下均有效。
引言
在浑浊的水下环境中实现清晰的光学成像对海洋地形勘探 [1]、资源开发 [2] 和救援行动 [3] 等多个领域具有重要意义。然而，此类环境中大量的悬浮颗粒会引发强烈的光散射和吸收效应，导致图像清晰度和检测范围严重下降。克服这种由散射引起的退化仍然是水下光学成像中的基本挑战 [4]。为了从退化观测中恢复清晰场景，过去几十年开发了两大类方法，即基于强度的方法和基于物理的偏振成像方法。
传统基于强度的方法旨在通过处理单幅退化图像来增强可见度。常用技术包括对比度拉伸 [5]、暗通道先验 (DCP) [6]、限幅自适应直方图均衡化 (CLAHE) [7]。这些方法的主要优势在于硬件复杂度低，因为它们仅需标准工业相机即可采集，从而避免了专用光学配置的复杂性。然而，其根本局限性在于依赖于单幅复合强度图像，在该图像中目标辐射度和后散射光本质上耦合。这种物理上的不可分离性阻止了这些方法有效地将清晰场景与散射效应解耦，通常导致细节恢复不完全和残留雾霾。因此，尽管基于强度的方法操作效率高效，但目标信号往往被主导的后散射淹没，导致在高度浑浊条件下的视觉性能令人不满意。近年来，深度学习领域的进展试图通过学习大规模数据集的数据驱动图像来解决这一局限性，在多样化场景中实现了改进的视觉质量 [[8], [9], [10]]。除了可见光域之外，多源数据融合和跨模态学习也备受关注 [[11], [12], [13]]。然而，这些方法仍然依赖于数据，并且通常缺乏物理可解释性。
相比之下，基于物理的偏振成像方法明确利用了目标光和后散射光之间的偏振差异。通过在不同偏振方向上捕获多幅图像，这些技术可以在物理上将信号光与散射光分离，最终实现成像质量的显著改善。Schechner 等人 [14] 的早期工作利用手动背景选择估计后散射偏振度 (DOP) 并逆转退化过程来利用这种差异。在此基础上，Zhao 等人 [15] 引入了一种方法，利用图像对比度和参数化约束，无需先验背景知识即可运行。虽然这使得在缺乏合适背景的情况下也能成像，但在复杂环境中，过于简化的约束可能会失效。为解决这些问题并实现动态应用，Deng 等人 [16] 开发了一种实时方法，该方法基于斯托克斯矢量生成图像对，并通过低通滤波估算后散射光的全局偏振度。尽管这些基于偏振的技术产生了优越的复原效果，但它们蕴含了固有的实际成本。现有的偏振成像系统需要在不同方向上捕获多幅图像，这需要顺序捕获或昂贵的分焦平面 (DoFP) 偏振相机 [17,18]。这种成像方法显著增加了系统复杂度和硬件成本。此外，系统因两个主要因素遭受严重的光损失。首先，过滤特定偏振状态的物理过程本质上丢弃了大量入射光。其次，现实世界材料通过反射和吸收引入额外损耗。共同作用导致严重的能量不足，削弱了信噪比，特别是在黑暗或浑浊的水下环境中。
基于强度的方法简单但视觉受限，而基于偏振的方法有效但硬件繁重。为了结合前者的简单性和后者的高质量物理复原，本文提出了一种方法，从单幅普通强度图像中合成偏振信息，而不是使用专用偏振硬件。通过分解强度图像生成一对伪正交偏振图像，并作为后续复原的输入。然后利用这些图像通过基于金字塔的空间分析估算后散射光，并将其整合到水下偏振成像模型中，以实现在浑浊水环境中的清晰成像。仅使用单幅强度图像作为输入，并依靠偏振成像原理，所提出的方法不仅简化了实验设置并减少了光能损失，而且在复杂水下环境中实现了有效复原。
本文其余部分组织如下。第 2 节详细描述了所提出的方法，包括偏振图像对生成和清晰场景复原。第 3 节展示了广泛的实验结果。最后，第 4 节总结了本文。
章节摘要
偏振图像对生成
该方法从单幅强度图像 I(x, y) 重建一对伪正交偏振图像。它首先将输入分解为高频和低频成分。基于已建立的水下图像光谱特性 [19,20]，目标细节如边缘和纹理表现出快速的空间变化，主要集中在高频域。相比之下，浑浊水中的后散射光在空间上是平滑且缓慢变化的，
实验与结果
为了验证所提出方法的有效性，在各种目标下进行浑浊水下环境的成像实验。实验设置的概念图如图 3(a) 所示。目标放置在装有适当水量玻璃水箱中。为了模拟不同的散射条件，牛奶、氧化镁 (MgO) 粉和沉积物分别与水在水箱中混合。水的浑浊度使用
结论
本文提出了一种仅使用单幅强度图像的水下偏振成像方法。该方法从输入图像的光谱信息中分离高频和低频成分。通过重新组合这些成分，有效地估计了偏振部分和非偏振部分，从而生成一对正交偏振图像。然后通过下采样、平坦区域检测上采样获得后散射光。这
CRediT 作者贡献声明
Bei Hu：撰写 – 初稿，方法论，构思。Mingguang Shan：方法论，调查，构思。Lei Liu：撰写 – 审查与编辑，软件。Yongqiang Xie：监督，项目管理。Zhongbo Li：撰写 – 审查与编辑，资源。
利益冲突声明
作者声明，他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系，这些可能影响本文报告的工作。
致谢
本工作得到海南省科技专项基金 (ZDYF2024GXJS004) 和中央高校基本科研业务费 (3072026XK0801) 的支持。作者还要感谢西北工业大学自动化学院赵永强教授及其团队提供开源数据集。
Bei Hu|Mingguang Shan|Lei Liu|Yongqiang Xie|Zhongbo Li
