基于多偏振模态融合的水下偏振成像技术

《Photonics》：Underwater Polarization Imaging Technology Based on Multi-Polarization Modality Fusion

　　

偏振信息的独特性质能够为水下多模态图像融合提供可靠的物理先验。现有方法主要采用来自多个方向的线偏振图像进行融合，这本质上是图像的强度融合过程。为解决该问题，研究人员提出一种基于多偏振模态融合的水下偏振成像技术。该方法利用总强度S0提供场景基本亮度，将线性偏振度（DoLP）作为物理先验，充分利用DoLP中丰富的纹理特征来补偿S0，并集成颜色信息通道以更好地保留场景的色彩特征。此外，研究人员开发了一种专为偏振数据设计的偏振特征增强模块（PFEM），该模块嵌入了定制的门控机制以选择特征并自适应地融合来自不同通道的特征向量。最后，研究人员构建并公开发布了一个包含多种浊度等级和材料的水下偏振图像数据集，并系统地验证了所提方法的鲁棒性。

水下光学成像在海洋资源开发与水下作业中至关重要，但悬浮颗粒引起的散射与吸收导致图像对比度下降、细节模糊。偏振信息能够提供独特的物理先验，为水下多模态图像融合提供可靠途径。现有方法主要依赖多方向线偏振图像进行强度融合，未能充分利用偏振态差异所蕴含的丰富纹理信息。为解决这一局限，研究人员提出一种基于多偏振模态融合的水下偏振成像技术，该方法利用总强度S0提供场景基本亮度，将线性偏振度（Degree of Linear Polarization, DoLP）作为物理先验，充分提取DoLP中的纹理特征以补偿S0，并集成颜色信息通道以保留场景色彩。同时，研究人员设计了一种偏振特征增强模块（Polarization Feature Enhancement Module, PFEM），嵌入门控机制实现特征选择与自适应融合。为验证有效性，研究人员搭建了专用成像系统，并构建并公开了一个包含多种浊度（通过脱脂牛奶模拟，范围68~220g）和多种材料（金属、聚氯乙烯PVC、亚克力板）的水下偏振图像数据集，系统验证了方法的鲁棒性。该论文发表于《Photonics》。

关键技术方法（不超过250字）：本研究采用U-Net作为基础网络架构，输入为S0和DoLP经YCbCr颜色空间转换后的亮度通道Y，以分离亮度与色度并保留颜色信息。网络编码器-解码器通过轻量级3×3卷积与ReLU激活实现特征提取。在跳跃连接处嵌入PFEM，该模块包含层归一化、深度可分离卷积、门控机制（Gating Mechanism, GM）和简单通道注意力（Simple Channel Attention, SCA），实现对融合特征的自适应差异化学习。损失函数由多尺度加权结构相似性损失与偏振强度损失组合而成，权重比为1:10。实验使用自建水下偏振图像数据集，通过旋转线性偏振片（0°、45°、90°、135°）采集，以脱脂牛奶溶液模拟浊度梯度，目标材料包括金属、PVC和亚克力板，所有图像预处理至1080×780像素。

研究结果：

消融实验：在中等浊度（148g脱脂牛奶）条件下，通过移除PFEM、调整其位置、移除门控机制等变体进行对比。结果表明，完整模型在水下彩色图像质量评价（Underwater Color Image Quality Evaluation, UCIQE）、自然图像质量评价（Natural Image Quality Evaluator, NIQE）、信息熵（Entropy）和无参考图像空间质量评价（Blind/Referenceless Image Spatial Quality Evaluator, BRISQUE）四项指标上均取得最优，验证了PFEM和门控机制设计的合理性。

对比实验：将提出方法与CLAHE、DCP、PFNet、PAPIF、DehazeFormer等五种方法比较。视觉上，提出方法恢复的图像纹理更清晰、色彩更自然，尤其在DoLP几乎失效的高浊度区域仍能通过S0补偿保留纹理。定量上，除UCIQE外，NIQE、Entropy、BRISQUE均最优，证明方法整体性能优越。

关键点检测实验：采用尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform, SIFT）算法检测各方法恢复图像中的特征点数量。提出方法检测到的特征点数目最多，表明其恢复的图像具有更清晰的纹理和更丰富的局部特征，有利于后续高层视觉任务如目标检测与三维重建。

浊度梯度实验：按脱脂牛奶量将浊度分为低（100g）、中（132-148g）、高（180-220g）三级。结果显示，在低中浊度下，提出方法能有效恢复目标纹理和偏振特性；在高浊度下，DoLP近乎无信息，S0纹理也较弱，融合图像出现模糊，定量指标UCIQE、NIQE、BRISQUE下降，仅Entropy因散射噪声增加而上升，表明极端浊度下方法仍受物理信息衰减限制。

不同反射率实验：对比高反射率金属盖和低反射率亚克力校徽。在低浊度和高浊度下，金属盖均保留更多偏振特征，视觉上偏振分布清晰，定量上NIQE、Entropy、BRISQUE优于校徽；校徽因自身高饱和色彩获得更高UCIQE，但偏振特征在高浊度下严重退化。结果表明，高反射率目标更利于偏振信息获取。

总结讨论：本文提出了一种基于多偏振模态融合的水下偏振成像技术，以解决浊度引起的图像退化问题。DoLP提供了更丰富的纹理细节，有效补充了S0，因此将这两种模态融合以实现更好的水下成像。此外，将PFEM集成到跳跃连接中增强了融合特征的表示能力。为证明该方法的有效性，研究人员搭建了偏振成像系统并创建了专用数据集。后续的消融实验和对比实验验证了网络的合理性，并通过浊度梯度实验进一步探索了模型在极端环境下的适应性。此外，针对不同反射率目标进行了实验，研究了目标材料反射率对偏振信息获取的影响。尽管提出方法取得了效果，但在严重浊度场景下仍面临实际挑战。随着水浊度增加，DoLP提供偏振信息的能力受到限制。同时，S0因其纹理信息较弱，无法满足高质量水下图像的要求。因此，未来工作将重点改进高浊度条件下的偏振信息。此外，研究人员将扩展数据集和实验范围，引入其他特征明确的散射介质，以进一步评估方法在强散射条件下的鲁棒性。在此基础上，将继续验证模型在复杂场景下的鲁棒性，并推动模型在实际应用中的部署，包括水下目标检测和三维场景重建。