水下能见度在水下视觉研究和目标检测中非常重要。 但是，大多数水下视觉系统不能保证在复杂的水条件下具有良好的性能。 这是因为水下图像通常会因吸收和散射的光-水相互作用而退化。 水分子和水介质中的悬浮颗粒将环境光散射到相机的视线中，这会在图像上增加一层雾度并降低图像的对比度。 这部分散射光通常称为背景光，这是水下图像质量下降的主要原因。 通过建立物理模型，分析了自然光照和人工光照两种不同光照条件下水下成像中背景光的形成。 开发的模型包括诸如相机参数，光源参数，固有光学特性以及相机源物体几何形状之类的参数。 基于这些模型，研究了背景光与上述参数之间的关系。 计算机分析表明，两种照明条件下的整体背景光在水介质的固有光学特性与相机参数之间有着密切的关系。 自然光照下的整体背景光与散射系数成正比，与衰减系数成反比。 两种照明条件下的背景光都可以用整体背景光的简单指数衰减表达式来描述。 简单的表达式大大降低了仿真的计算复杂度。 背景光的强度主要取决于固有的光学特性，摄像机的场景距离，摄像机的光源距离和摄像机的成像角度。 整体背景光和固有光学特性之间的关系可以用来估计衰减系数，散射系数和场景深度信息。

彩色补偿的matlab代码很棒的水下图像增强 作者：李玉峰，黄玉峰 1说明 很棒的水下图像增强方法的集合。 维护论文，代码和数据集。 2相关工作 2.1数据集 U45 [] EUVP [] DUIE [] UIEB [] UWCNN [] 涡轮[] Uw-imagenet [] MHL，牙买加领域[] 2.2论文 2020年 Marques等人的L2UWE：使用局部对比度和多尺度融合有效增强弱光水下图像的框架。 [] [] Zhou等，基于物理模型反馈的水下图像领域自适应对抗学习。 [][代码] Marques等人的L2UWE：使用局部对比度和多尺度融合有效增强弱光水下图像的框架。 [] [] Islam等人，《快速水下图像增强功能可改善视觉感知》。 [] [] 2019年 Anwar等人，“深入研究水下图像增强功能：一项调查”。 [] [] Li等人，《水下图像增强基准数据集及其他》。 [] [] Roznere等人，水下机器人基于模型的实时图像色彩校正。 [] [] Jamadandi等人的“基于样例的水下图像增强技术”通过小波校正变换进行了增强。 [] [] Song等人，“利用

行业资料-电子功用-一种小型自治水下机器人电源管理系统.pdf

依据背景光的海洋光学定义, 提出了一种新的自然光照条件下的水下图像复原方法。基于合理假设及光学理论公式推导, 估计出计算背景光所需的水体光学参数(衰减系数和散射系数); 利用散射系数与波长的关系分别计算红、绿、蓝三个通道的传输函数值, 并使用导向滤波精细化传输图像; 最终通过逆求解成像模型复原水下图像。实验结果表明所提算法在恢复场景物体原始颜色及去除背景散射方面有一定的优势。

水下近程低速目标主动超声阵列探测技术研究，刘志凯，隋超，本文研究的是适用于浅海环境水下近程低速目标主动声探测系统，通过分析水下主动超声探测的工作原理，提出适合于水下近程低速目标

无人遥控潜水器，也称水下机器人。一种工作于水下的极限作业机器人，能潜入水中代替人完成某些操作，又称潜水器。水下环境恶劣危

该代码旨在可视化水下温度数据的垂直结构。 此代码专门设计用于使用由普渡大学和伊利诺伊州-印第安纳州 SeaGrant（NDBC 站 45170）拥有和运营的密歇根湖浮标收集的数据。 您可以选择将动画保存为 .gif 图像。 温度 (TEMP)、测量时间 (DOY) 和测量深度 (DEPTH) 是唯一需要的输入。 所有其他输入用于更改最终动画的外观（默认值基于 NDBC Station 45170 数据）。

由于水体对光的吸收和散射作用, 水下图像往往存在对比度低、细节模糊和颜色失真等问题, 为此提出一种基于场景深度估计和白平衡的水下图像复原方法。首先, 采用Sobel边缘检测和形态学闭运算将水下图像中与场景深度相关的块分离, 对RGB通道与场景深度的变化关系进行回归分析, 以得到场景深度图像并估计水下背景光; 其次, 对衰减严重的颜色通道取其逆通道, 以修正透射率估计; 然后, 通过逆求解水下光学成像模型来消除后向散射; 最后, 改进白平衡算法以更好地校正水下图像的颜色畸变, 得到复原后的水下图像。与典型的4种水下图像复原方法进行主客观评价比较, 实验结果表明, 该方法可以有效地提升低质量、低照度的水下图像的细节清晰度和色彩保真度, 恢复真实的视觉效果。

水下地形测量，从基础概念到数据处理，完整呈现。

声学定位系统 适用于小型水下ROV（例如OpenROV）的声学定位系统的软件和硬件设计 该项目是关于为小型ROV开发基于声学的定位系统。 我们一直在做的许多早期工作都在博客中： : 该博客涵盖了更广泛的主题，所以我想开始一个论坛讨论专门用于开发声学定位系统。 在探索和收集图像和数据时了解您的位置显然是至关重要的信息。 GPS系统在陆地上提供此功能。 在水下，GPS所依赖的无线电波会被水吸收。 声音信号是传输信息以进行位置和其他数据通信的最佳选择之一。 如今，商业水下调制解调器系统已经存在并被广泛用于勘探中，但是还没有适用于低成本小型平台（如OpenROV）的合适系统。 该项目计划提供这样一个系统，并且部分受该领域大学研究的启发–布里奇特·本森（Bridget Benson）的UCSD博士学位论文是一个例子。 实时有关3D位置的信息是满足许多科学和探索需求的关键推动力。 做到这一点的