Skip to content
Licensed Unlicensed Requires Authentication Published by Oldenbourg Wissenschaftsverlag October 16, 2013

Bildverbesserung in Unterwasser-Anwendungen / Image Enhancement for Underwater Applications

Thomas Stephan

Dipl.-Inform. Thomas Stephan ist wissenschaftlicher Angestellter am Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme IES, Institut für Anthropomatik IFA, Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Hauptarbeitsgebiete: Automatische Sichtprüfung und Bildverarbeitung, Informationsfusion, Bildrestauration.

EMAIL logo
and Michael Heizmann

Dr.-Ing. Michael Heizmann leitet die Abteilung Mess-, Regelungsund Diagnosesysteme MRD am Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB. Hauptarbeitsgebiete: Automatische Sichtprüfung und Bildverarbeitung, Bild- und Informationsfusion, Mess-, Regelungs- und Automatisierungstechnik.

From the journal tm - Technisches Messen

Zusammenfassung

In natürlichen Gewässern sind Bildaufnahmen unter Wasser meist von schlechten Sichtverhältnissen geprägt. Um den Bildinhalt solcher Aufnahmen visuell auszuwerten, ist eine Bildrestauration notwendig. In diesem Beitrag wird ein Konzept zur automatisierten Restauration von Unterwasser-Bildern vorgestellt. Das Konzept basiert auf einer Entfernungsschätzung auf Grundlage von Trübungshinweisen, einer anschließenden Farbrestauration, einem modellbasierten Dekonvolutionsansatz und einer abschließenden Bildfusion. Die Restauration basiert vollständig auf physikalischen Grundlagen und erfüllt damit Anforderungen an eine objektive Verbesserung des Bildinhaltes.

Summary

In natural water bodies, images taken under water are mostly characterized by poor visibility conditions. To evaluate the content of such images visually, an image restoration is essential. In this contribution, a concept for the automated restoration of images taken under water is presented. The concept is based on a distance estimation using turbidity indicators, a subsequent color restoration, a model-based deconvolution approach and a concluding image fusion. The restoration is fully based on physical foundations and thus complies with the requirement of an objective enhancement of the image content.

Über die Autoren

Dipl.-Inform. Thomas Stephan

Dipl.-Inform. Thomas Stephan ist wissenschaftlicher Angestellter am Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme IES, Institut für Anthropomatik IFA, Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Hauptarbeitsgebiete: Automatische Sichtprüfung und Bildverarbeitung, Informationsfusion, Bildrestauration.

Dr.-Ing. Michael Heizmann

Dr.-Ing. Michael Heizmann leitet die Abteilung Mess-, Regelungsund Diagnosesysteme MRD am Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB. Hauptarbeitsgebiete: Automatische Sichtprüfung und Bildverarbeitung, Bild- und Informationsfusion, Mess-, Regelungs- und Automatisierungstechnik.

Online erschienen: 2013-10-16
Erschienen im Druck: 2013-10

© 2013 Oldenbourg Wissenschaftsverlag GmbH, Rosenheimer Str. 145, 81671 München

Downloaded on 29.11.2022 from frontend.live.degruyter.dgbricks.com/document/doi/10.1515/teme.2013.0038/html
Scroll Up Arrow