Deutschland

Unterwasserbilder besitzen meist eine schlechte Bildqualität, da diese von Farbverschiebungen, Unschärfe und einem milchig trüben Erscheinungsbild geprägt sind. In dieser Arbeit wird eine problemspezifische, physikalische Modellierung des Bildgewinnungsprozesses unter Wasser hergeleitet. Darauf aufbauend wird ein Bildrestaurationsansatz vorgestellt, der die Bildverschlechterungsprozesse invertiert. Damit lässt sich für verschiedenste Aufnahmekonstellationen die Bildqualität deutlich steigern. Underwater images are most often degraded by color shifts, blurring and brightening effects. The presented approach is based on a problem-specific physical model of under water image formation. Thereon, methods of image restoration and image data retrieval are presented, which invert image degradation processes. Hence, it is possible to enhance image quality with model knowledge under different image acquisition conditions. <br/><br/>Unterwasserbilder besitzen meist eine schlechte Bildqualität, da diese von Farbverschiebungen, Unschärfe und einem milchig trüben Erscheinungsbild geprägt sind. In dieser Arbeit wird eine problemspezifische, physikalische Modellierung des Bildgewinnungsprozesses unter Wasser hergeleitet. Darauf aufbauend wird ein Bildrestaurationsansatz vorgestellt, der die Bildverschlechterungsprozesse invertiert. Damit lässt sich für verschiedenste Aufnahmekonstellationen die Bildqualität deutlich steigern. Underwater images are most often degraded by color shifts, blurring and brightening effects. The presented approach is based on a problem-specific physical model of under water image formation. Thereon, methods of image restoration and image data retrieval are presented, which invert image degradation processes. Hence, it is possible to enhance image quality with model knowledge under different image acquisition conditions.  