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摘要：本发明基于遗传算法的分层融合水下浑浊介质偏振成像方法，涉及偏振成像方法技术领域，尤其涉及一种基于遗传算法的分层融合水下浑浊介质偏振成像方法。本发明方法包括如下步骤：步骤1：采集待复原场景的偏振分量图并解算偏振信息；步骤2：利用主动偏振成像模型反演出细节最优图像和结构最优图像；步骤3：提取出细节最优图像的细节层为最优细节层以及提取结构最优图像的结构层为最优结构层；步骤4：建立反演图像融合模型，将最优细节层和最优结构层进行加权融合，得到最终复原图像。本发明的技术方案解决了现有技术中的传统水下偏振成像方法在高后向散射介质浓度环境下恢复效果不佳，对图像细节部分恢复能力不足以及无法自动化复原等问题。
主权项：1.一种基于遗传算法的分层融合水下浑浊介质偏振成像方法，其特征在于：所述的基于遗传算法的分层融合水下浑浊介质偏振成像方法包括如下步骤：步骤1：采集待复原场景的偏振分量图并解算偏振信息；步骤2：利用主动偏振成像模型反演出细节最优图像和结构最优图像；步骤3：提取出细节最优图像的细节层为最优细节层以及提取结构最优图像的结构层为最优结构层；步骤4：建立反演图像融合模型，将最优细节层和最优结构层进行加权融合，得到最终复原图像。
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百度查询： 大连交通大学 基于遗传算法的分层融合水下浑浊介质偏振成像方法
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