本发明涉及计算机视觉和光学工程领域，尤其涉及基于偏振光场的水下图像获取系统及方法。
背景技术：
1、自然光进入水下之后，会和水中的粒子互相作用，水中所包含的成分以及水体的浑浊度、背景环境都会对目标物在水下浑浊介质中的成像效果产生影响。海水中存在大量的有机物和无机物，悬浮在水中的泥沙等粒子会对光产生散射和吸收的作用，光波能量发生严重衰减，部分光线传播方向发生改变产生，使得光线无法到达光学成像系统或者背景散射光进入光学成像系统，从而导致水下光学成像过程中成像质量发生改变，图像对比度和分辨率降低以及图像变模糊，无法提取水下场景目标的有效特征信息，严重影响水下目标的识别分析。
2、分析水体对光波的吸收和散射特性可知，通过提高传统光电探测技术来提高成像质量的难度较大且成像探测距离有限。自然光在进入大气层以前是无偏振的，但在进入大气层之后，受到大气层中的各种悬浮粒子、气体分子等的影响，发生散射，从而形成了偏振光。水体环境与大气环境相似，含有较多的悬浮颗粒与水体粒子，对进入水体环境中的光波具有散射作用，偏振光由此而生。偏振光由水体中的各种散射粒子对光反射或散射产生，因此偏振光中蕴含了水体环境和目标物的重要信息，对研究目标物的偏振信息具有重要意义。
3、gary d.gilbert和john c.pernicka在海军实验基地针对圆偏振光成像技术进行了一系列圆偏振光在水下成像的实验，但是在该实验中只采用了圆偏振光，所涉及的偏振角度比较少，对于后期进行图像处理不利。ming等人设计了一种含有6个相机的相机阵列，同一物点在每个子孔径中形成的噪声方向图不同，因此可以通过光场重聚焦算法抑制噪声的强度，降低前向散射噪声的影响，但是在此实验中对每个相机都采用了单独的传感器，这就导致在不同的传感器上的图像有一定的同步问题，以及不同的传感器会存在一定的色差问题，这会影响后续实验的进行。john g.walker等人采集了偏振角度互相垂直的图像，再使用加权相减的算法对采集到的图像进行处理，发现在主动或被动光照条件下，该方法均可提高成像的可视距离，但是由于在实验中采用的只是互相垂直的两组偏振光，没有对其余角度的偏振光进行验证和处理。liu等人提出将红外图像与偏振图像进行融合，可以获得高对比度的图像，但是该方法会造成成像系统的制造成本增加。chen等人将偏振度图像、偏振角图像分别与中长波红外图像和长波红外图像进行小波变换融合，融合结果有较好的目标识别率，但是该方法最终只能获得二维的rgb图像，丢失了场景中的三维信息。
技术实现思路
1、本发明要解决的技术问题和提出的技术任务是对现有技术方案进行完善与改进，提供基于偏振光场的水下图像获取系统及方法，以实现水下成像系统获取清晰图像的目的。为此，本发明采取以下技术方案。
2、基于偏振光场的水下图像获取系统，包括光学透镜组件、偏振组件、用于连接光学透镜和偏振组件的机械连接组件及用于将图像进行配准、融合以获得清晰水下图像的图像处理器；
3、所述光学透镜组件包括大尺寸凸透镜，以及靠近凸透镜后表面放置的凹透镜阵列；
4、所述的偏振组件包括偏振阵列，所述的偏振阵列位于凸透镜与凹透镜阵列之间。
5、本技术方案通过使用偏振成像技术，能够获取更多的图像信息，从而提高图像的清晰度和分辨率，且对水下环境中的散射、折射等干扰因素具有较强的抗干扰能力，能够更好地适应水下环境。偏振成像技术可以更好地突出目标物的轮廓和特征，提高对目标物的检测能力和识别精度。采用偏振阵列的方式，能够提高成像系统的可靠性和稳定性。此外，通过连接结构的设计，使得成像系统更加稳定可靠。本技术方案可以根据实际需求进行灵活调整，例如可以调整光学透镜组件和偏振组件的位置和数量，以适应不同的水下环境和任务需求。通过对采集到的图像进行配准裁剪以及图像融合，能够去除图像中的噪声和干扰因素，提高图像的清晰性，为后续的应用提供更加准确的图像信息。
6、作为优选技术手段：所述的机械连接组件包括依次互相连接的前端透镜固定部件、偏振固定部件、中间连接筒部件、后端镜头转接部件；
7、所述的凸透镜通过前组压圈被固定在前端透镜固定部件中，同时通过采用内层可调节反组压圈，使凹透镜阵列与大尺寸凸透镜之间的装配距离尽可能得减小；中间连接筒部件通过内外螺纹的连接方式被装配到前端透镜固定部件之后；用于外部标准镜头转接的后端镜头转接部件采用可伸缩套筒与中间连接筒部件结合在一起。
8、通过将前端透镜固定部件、偏振固定部件、中间连接筒部件和后端镜头转接部件依次互相连接，形成了一个紧凑的结构，使得整个成像系统更加稳定可靠。采用内层可调节反组压圈，使凹透镜阵列与大尺寸凸透镜之间的装配距离尽可能得减小，这种设计方式使得安装过程更加方便快捷。通过内外螺纹的连接方式，将中间连接筒部件装配到前端透镜固定部件之后，这种方式能够提高整个成像系统的稳定性。可伸缩式机械结构通过光路调整可以获得最终像面上空间分辨率连续可变的子视点图像，这种最终成像面特性的变化，促进了本发明对不同型号的相机主镜头和传感器靶面的适应性。通过连续可变的子视点图像，可以实现更好的图像配准和融合，从而提高最终图像的质量。可伸缩式机械结构使得系统可以更灵活地调整和适应不同的水下环境和工作条件。例如，可以根据实际需求调整光学组件之间的距离，以适应不同的水深和光线条件。由于采用了可伸缩式机械结构，使得系统可以在工作过程中自我调整和适应，减少了因外部因素(如水流、温度变化等)导致的误差和故障，提高了系统的可靠性。
9、作为优选技术手段：所述的偏振阵列具有六个不同偏振角度的偏振成像通道和两个具有不同滤波功能的滤波通道，偏振成像通道使每个通道只投射一种偏振态下的成像场景光强，则在每个通道所对应的传感器区域上均能接收到同一目标场景下的不同偏振态的偏振图像。通过增加偏振成像通道和滤波通道，该技术方案可以获取更多的图像信息，每个通道所对应的传感器区域可以接收到同一目标场景下的不同偏振态的偏振图像，从而提高了图像的信息量。由于每个通道只投射一种偏振态下的成像场景光强，这使得每个通道所对应的传感器区域只能接收到一种偏振态的偏振图像，通过对不同偏振态的偏振图像进行配准和融合，可以更好地突出目标物的轮廓和特征，提高对目标物的检测能力和识别精度。通过获取不同偏振态的偏振图像，可以对干扰因素进行分离和抑制，进一步提高图像的抗干扰能力。通过对不同偏振态的偏振图像进行配准和融合，可以去除图像中的噪声和干扰因素，提高图像的质量。此外，通过增加滤波通道，可以对图像进行进一步滤波处理，进一步提高成像质量。偏振阵列可以灵活调整偏振角度和滤波功能，从而适应不同的水下环境和任务需求，使得系统更加灵活和可靠。
10、作为优选技术手段：所述的偏振阵列包括多个偏振元器件与成像探测器；偏振元器件中四个为孔径线偏振成像通道的线偏振片，两个为孔径为圆偏振成像通道的圆偏振片，两个为滤波片，一个为平板玻璃；成像探测器前端分别放置对应偏振态的偏振片、滤波片和平板玻璃。本技术方案可以获取不同偏振态的偏振图像，获取更丰富的偏振信息，提高目标检测的准确性和可靠性。通过使用滤波片和平板玻璃，可以对图像进行进一步滤波处理，去除噪声和干扰因素，更好地适应水下环境中的复杂干扰因素，提高图像的抗干扰能力。
11、作为优选技术手段：四个线偏振片的偏振角度旋转到与光轴的夹角分别为0°、45°、90°、135°，两个圆偏振为45°+1/4波片、-45°+1/4波片，两个滤波片分别为绿光滤波片和蓝光滤波片。四个线偏振片的偏振角度旋转到与光轴的夹角分别为0°、45°、90°、135°，可以获取不同偏振态的偏振图像，这四种角度可以覆盖正交偏振态的范围，从而获取更全面的偏振信息。两个圆偏振为45°+1/4波片、-45°+1/4波片，是为了提供不同旋转方向的圆偏振光，圆偏振光具有旋转方向的特点，可以提供额外的信息，进一步增强目标检测能力。两个滤波片分别为绿光滤波片和蓝光滤波片，是为了在不同波段上对图像进行滤波处理，而绿光和蓝光是人眼敏感的颜色，对它们进行滤波可以更好地突出目标物的特征，提高目标检测的准确性。
12、作为优选技术手段：图像处理器基于无监督学习和注意力机制引导的端到端网络模型对图像进行处理，从而将偏振和光强图像进行融合；端到端网络模型设有特征提取模块、特征融合模块和图像重建模块；特征提取模块融入注意力机制，构造相关的损失函数和权重参数。采用端到端的网络模型，可以将整个处理流程整合为一个完整的模型，从而避免了传统的分步处理方法所带来的不连贯和冗余问题，更好地捕捉图像的内在特征和规律，提高处理效率和准确性。无监督学习能够利用未标记的数据进行学习，从而避免了标记数据所需的大量人力和物力，通过无监督学习，模型可以更好地发掘数据中的内在特征和规律，提高模型的泛化能力和鲁棒性。注意力可以在处理过程中自动地关注到图像的重要部分，从而更好地提取图像的特征，提高模型的感知能力和鲁棒性，使其能够更好地应对复杂的图像内容。特征提取模块中融入了注意力机制，构造了相关的损失函数和权重参数，所提出的方法无需人工调整权重参数，运算速度较快，具有较强的鲁棒性和自适应性，在提取图像特征时更加精准和高效。通过特征融合模块和图像重建模块，可以将偏振和光强图像进行有效的融合，从而得到更加丰富和准确的图像信息，提高目标检测和识别的准确性和可靠性。
13、作为优选技术手段：在特征提取模块中，通过两个通道输入光强图像和偏振图像，第一层是包含3×3卷积核和激活函数relu的卷积层，用于提取低层特征；第二层是包含3个卷积层的dense block模块，用于提取高层特征，其中每个卷积层也使用一个3×3的卷积核；卷积核的运算步长为1，在卷积操作之前，有bn层和relu激活函数，以加快网络的训练速度；光强图像和偏振图像的两个输入通道共享相同的权重，降低网络的计算复杂度；特征提取模块设注意力单元，注意力单元将上一层的特征图作为输入，能够捕获数据中的全局关系，并指导网络学习特征图的分布；在特征融合模块中，将特征提取模块输出的特征图进行叠加。采用卷积神经网络进行特征提取，可以有效地利用图像的空间信息，并自动学习图像的特征表示。卷积层可以捕捉局部特征，dense block模块则可以提取高层特征。光强图像和偏振图像的两个输入通道共享相同的权重，这降低了网络的计算复杂度，并提高了网络的泛化能力。在卷积层之前使用了bn层和relu激活函数，这可以加快网络的训练速度，并提高模型的非线性表达能力。
14、作为优选技术手段：注意力单元结合通道注意力和空间注意力；通道注意力使网络能够学习到通道域中特征的重要性，并对特征图赋予不同的权重，从而实现通道域中光强图像和偏振图像的选择性结合；空间注意力侧重于学习特征图每一层的有效信息分布，以提高显著特征的传递；注意力单元包括全局均值池化层、卷积层、激活层和拼接层，给定x∈rh×w×c和x′∈rh×w×c作为注意力单元的输入和输出，注意力单元的计算过程为：
15、
16、其中σ是sigmoid激活函数，fc是通道注意力分支，fs是空间注意力分支，是广播加法运算，是逐元乘法运算；
17、当输入特征图x∈rh×w×c经过通道注意力分支时，通过全局平均池化层得到通道特征xc∈r1×1×c，然后通过pwconv1、bn层和relu激活函数逐点卷积得到通道特征大小通过pwconv2和bn层逐点卷积得到大小为1×1×c的通道注意力特征图xc；fc表示为：
18、fc(x)＝bn(pwconv2(δ(bn(pwconv1(gap(x))))))
19、式中：δ为relu激活函数，gap为全局平均池化；与通道注意力分支类似，在通过空间注意力分支时，首先使用3×3卷积conv1、bn层和relu激活函数，得到大小的特征图；为了得到大小为h×w×c1×1的空间注意力特征图，使用卷积pwconv2和bn层；fs表示为：
20、fs(x)＝bn(pwconv2(δ(bn(conv1(x)))))
21、损失函数采用全局加权的ssim(结构相似性)损失函数，该损失函数是一种多尺度加权的ssim(msw-ssim)：
22、
23、lossssim(x,y；ω)是一种基于ssim的损失函数，它表示图像x和y在窗口ω上的结构相似性：
24、
25、ωx是图像在窗口ω内的区域，是ωx的均值；变量和分别是ωx的方差和ωxωy的协方差；其余的ωy、代表相应的含义；当和非常接近零时，c1和c2是避免失稳的常数；
26、在损失函数中提出了多窗口ssim，解决了不同尺度下的图像细节问题；使用的窗口大小包括3、5、7、9和11；不同的窗口可以提取不同尺度的特征；此外，和lossssim(idolp,if；ω)使用权重系数，权重系数基于和定义如式(11)所示；当强度图像s0方差的窗口ω大于对应的dolp图像时，表明s0的局部区域具有更多的图像细节；也就是说，s0图像对应的权重系数γω则更大；
27、
28、是强度图像s0在窗口ω内的方差；是dolp图像在窗口ω内的方差，g(x)＝max(x,0.0001)是一个修正函数，用于增加解的鲁棒性。
29、本技术方案采用了一种高效、准确、灵活的特征提取和融合方法，通过结合通道注意力和空间注意力、无监督学习、端到端的网络模型、注意力机制以及全局加权的ssim损失函数等技术，实现了光强图像和偏振图像的高质量融合。
30、本发明的另一个目的是提供一种基于偏振光场的水下图像获取方法，水下图像获取方法包括以下步骤：
31、布置光学透镜组件和偏振组件；大尺寸凸透镜、偏振阵列、凹透镜阵列依次排列；假设该凸透镜的焦距为f，物面经过该凸透镜所成的实像面为正焦距光学元件的实像面，且该实像面距离凸透镜的像距为l′，像面高度为h′；接着，该实像面通过单元尺寸为d且具有负焦距-f的凹透镜阵列和偏振阵列实现不同角度信息的相互分离，并形成不同角度下的子视点虚像面，且该虚像面的高度为h″，其与凹透镜阵列的像距为l″；最终，该虚像面作为后端外接光学相机的虚物面被其所捕获；
32、在获取到不同偏振角度的图像后，将图片输入图像处理器中，图像处理器对图像进行配准和融合处理，从而获得清晰的水下图像；图像处理器基于无监督学习和注意力机制引导的端到端网络模型对图像进行处理，端到端网络模型对图像进行特征提取、特征融合和图像重建；在特征提取时，通过两个通道输入光强图像和偏振图像，第一层是包含3×3卷积核和激活函数relu的卷积层，用于提取低层特征；第二层是包含3个卷积层的denseblock模块，用于提取高层特征，其中每个卷积层也使用一个3×3的卷积核；卷积核的运算步长为1，在卷积操作之前，有bn层和relu激活函数，以加快网络的训练速度；光强图像和偏振图像的两个输入通道共享相同的权重，以降低网络的计算复杂度；在注意力计算时，将上一层的特征图作为输入，捕获数据中的全局关系，并指导网络学习特征图的分布；在特征融合时，将特征提取后输出的特征图进行叠加；注意力计算结合通道注意力和空间注意力；通道注意力使网络能够学习到通道域中特征的重要性，并对特征图赋予不同的权重，从而实现通道域中光强图像和偏振图像的选择性结合；空间注意力侧重于学习特征图每一层的有效信息分布，以提高显著特征的传递；
33、本方法通过使用光学透镜组件和偏振组件，以及大尺寸凸透镜、偏振阵列、凹透镜阵列依次排列，实现了对水下图像的清晰获取，同时，通过将不同偏振角度的图像进行配准和融合处理，进一步提高了图像的分辨率和清晰度。由于水下环境的复杂性和干扰因素，获取高质量的水下图像往往很困难，通过偏振光场的运用，能够抑制水下环境中一些干扰因素的散射光，从而提高了图像的对比度，使得获取的图像更加清晰和易于识别。在特征提取时，通过两个通道输入光强图像和偏振图像，共享相同的权重，降低了网络的计算复杂度，同时，使用无监督学习和注意力机制引导的端到端网络模型对图像进行处理，避免了复杂的特征工程和参数调整，使得处理过程更加高效和灵活。通过使用注意力机制，能够自动关注到图像的重要部分，并捕获数据中的全局关系，从而更好地提取图像的特征；同时，结合通道注意力和空间注意力，使得提取的特征更加全面和准确，这有助于提高目标检测、识别、增强和重建等应用的准确性和鲁棒性。
34、作为优选技术手段：真实场景中用于成像的物面高度为h，且距离光学附件中凸透镜的距离为l，假设后端外接光学相机的视场角为fov，且其主透镜的入瞳位于实像面的位置上，为保证整个虚像面6区域能够完全位于后端外接光学相机的视场范围之内，满足下列不等式：
35、
36、n为凹透镜阵列2纵向维度中凹透镜单元的数目。凸透镜的光学参数f满足如下约束：
37、
38、基于上式，在满足后端外接光学相机主镜头最短对焦距离的前提下，通过调节后端外接光学相机的装配距离，保证有充足数量的光线进入后端外接光学相机。
39、有益效果：本技术方案通过将偏振成像技术和光场相机系统结合起来，获得了一套基于偏振光场的水下图像获取系统；偏振组件采用偏振阵列，多个相机阵列分布，可同时对同一成像场景进行偏振图像和可见光图像的采集，采用一个传感器可以避免同步问题以及不同传感器之间存在的色差问题。
40、将获得的不同偏振角度的图像进行特征提取之后，可以获得图像的低层特征以及高层特征，将其作为特征融合模块的输入，可以将所提取的两部分不同类型的特征进行融合，之后对融合后的特征进行重构就得到了完整的水下图像，图像清楚，且处理效率高，有效降低系统成本。
1.基于偏振光场的水下图像获取系统，其特征在于：包括光学透镜组件、偏振组件、用于连接光学透镜和偏振组件的机械连接组件及用于将图像进行配准、融合以获得清晰水下图像的图像处理器；
2.根据权利要求1所述的基于偏振光场的水下图像获取系统，其特征在于：所述的机械连接组件包括依次互相连接的前端透镜固定部件、偏振固定部件、中间连接筒部件、后端镜头转接部件；
3.根据权利要求1所述的基于偏振光场的水下图像获取系统，其特征在于：所述的偏振阵列具有六个不同偏振角度的偏振成像通道和两个具有不同滤波功能的滤波通道，偏振成像通道使每个通道只投射一种偏振态下的成像场景光强，则在每个通道所对应的传感器区域上均能接收到同一目标场景下的不同偏振态的偏振图像。
4.根据权利要求3所述的基于偏振光场的水下图像获取系统，其特征在于：所述的偏振阵列包括多个偏振元器件与成像探测器；偏振元器件中四个为孔径是线偏振成像通道的线偏振片，两个为孔径是圆偏振成像通道的圆偏振片，两个为滤波片，一个为平板玻璃；成像探测器前端分别放置对应偏振态的偏振片、滤波片和平板玻璃。
5.根据权利要求4所述的基于偏振光场的水下图像获取系统，其特征在于：四个线偏振片的偏振角度旋转到与光轴的夹角分别为0°、45°、90°、135°，两个圆偏振为45°+1/4波片、-45°+1/4波片，两个滤波片分别为绿光滤波片和蓝光滤波片。
6.根据权利要求1所述的基于偏振光场的水下图像获取系统，其特征在于：图像处理器基于无监督学习和注意力机制引导的端到端网络模型对图像进行处理，从而将偏振和光强图像进行融合；端到端网络模型设有特征提取模块、特征融合模块和图像重建模块；特征提取模块融入注意力机制，构造相关的损失函数和权重参数。
7.根据权利要求6所述的基于偏振光场的水下图像获取系统，其特征在于：在特征提取模块中，通过两个通道输入光强图像和偏振图像，第一层是包含3×3卷积核和激活函数relu的卷积层，用于提取低层特征；第二层是包含3个卷积层的dense block模块，用于提取高层特征，其中每个卷积层也使用一个3×3的卷积核；卷积核的运算步长为1，在卷积操作之前，有bn层和relu激活函数，以加快网络的训练速度；光强图像和偏振图像的两个输入通道共享相同的权重，降低网络的计算复杂度；特征提取模块设注意力单元，注意力单元将上一层的特征图作为输入，能够捕获数据中的全局关系，并指导网络学习特征图的分布；在特征融合模块中，将特征提取模块输出的特征图进行叠加。
8.根据权利要求7所述的基于偏振光场的水下图像获取系统，其特征在于：注意力单元结合通道注意力和空间注意力；通道注意力使网络能够学习到通道域中特征的重要性，并对特征图赋予不同的权重，从而实现通道域中光强图像和偏振图像的选择性结合；空间注意力侧重于学习特征图每一层的有效信息分布，以提高显著特征的传递；注意力单元包括全局均值池化层、卷积层、激活层和拼接层，给定x∈rh×w×c和x′∈rh×w×c作为注意力单元的输入和输出，注意力单元的计算过程为：
9.采用权利要求1-8任一权利要求所述的基于偏振光场的水下图像获取系统的水下图像获取方法，其特征在于包括以下步骤：
10.根据权利要求9所述的水下图像获取方法，其特征在于：真实场景中用于成像的物面高度为h，且距离光学附件中凸透镜1的距离为l，假设后端外接光学相机的视场角为fov，且其主透镜的入瞳位于实像面⑧的位置上，为保证整个虚像面6区域能够完全位于后端外接光学相机7的视场范围之内，满足下列不等式：
