实

验

目

的

1. 学会分析现有系统；

2.学会分析项目的可行性。

实

验

内

容

1. 对小组项目进行需求收集；
2. 对项目进行组织机构、业务流程分析；
3. 对项目进行粗略设计；
4. 对项目进行技术、经济、操作等可行性分析。

实

验

步

一、项目说明：

由于光的散射和吸收，水下图像极易出现质量下降。遗憾的是，水下图像质量的恶化给后续的视觉感知分析和水下实际应用带来了诸多限制，如海参检测、水下考古、海洋生物抓取等。因此，提高水下图像质量对水下视觉应用具有积极的影响。水下图像处理系统的目标是改善水下图像的可视质量和信息提取能力，以提供更清晰、更准确的图像数据，帮助用户在水下环境中进行有效的观察、分析和决策。

1.1功能要求

1. 提高图像清晰度：通过去除或减少水下环境中的散射、吸收和模糊等影响因素，增强图像的清晰度和细节，使目标物体更加可见和可识别。
2. 增强对比度和亮度：通过调整图像的对比度和亮度，提高图像的视觉效果，使目标物体与背景的区分度更高，从而更容易进行目标检测、跟踪和分析。
3. 降低噪声和伪影：减少水下图像中的噪声、颗粒和伪影等干扰，提高图像的信噪比和质量，使得用户能够更准确地获取目标物体的信息。
4. 恢复颜色和色彩：通过校正和恢复水下图像中的颜色失真和色彩偏移，还原真实的色彩信息，提供更真实、更准确的视觉呈现。
5. 改善图像对比度和深度感：通过增强水下图像中的深度感知和对比度，使得目标物体的位置、形状和纹理等特征更加明显和可辨识。

1.2性能要求

1. 系统应具备用户友好的界面和操作方式，以方便用户进行参数调整、结果预览和分析。界面设计应符合人机工程学原则，使用户能够轻松地操作和控制系统。
2. 用户使用时系统要保证运行稳定、效率高，能够快速做出响应，迅速处理各项数据、信息，显示出所需信息，所以要有一定的可扩展性和灵活性，尽可能的简化用户的操作。
3. 系统需要支持常见的图像数据格式，如JPEG、PNG、RAW等，以便能够接收和处理不同格式的图像数据。系统也应支持输出多种图像数据格式，以便用户根据需要进行保存、显示或进一步分析。常见的图像输出格式包括JPEG、PNG、TIFF等。

1.3条件、假定和限制

建议软件寿命：5年。

硬件条件：服务器sun工作站，终端为pc机。

运行环境：Windows

数据库：MySQL

法律和政策方面的限制：严禁违反宪法确定的基本原则，严禁危害国家安全,泄露国家秘密,颠覆国家政权,破坏国家统一。严禁损害国家荣誉和利益。严禁传播发布会妨害第三方权益的文件或者信息包括但不限于病毒代码，黑客程序，软件破解注册信息。严禁抄袭剽窃他人作品。符合双方合同多签署的条款。

软件、运行环境和开发环境的条件和限制

客户端操作系统：Windows XP或以上的系统、Linux、Unix

数据库管理系统：Navicat数据库管理软件

开发工具需求：

开发工具：Pycharm

数据库管理工具：Navicat数据库管理软件

• .项目组织机构、业务流程

(一)组织机构

1. 项目名称：水下图像处理系统
2. 项目提出者：xxxx
3. 项目用户：海洋科学研究人员、水下勘测工程师、潜水爱好者等。
4. 本项目采用Python语言进行开发，Python有大量的第三方库和框架可供使用。这些库和框架涵盖了各种领域的需求，如NumPy、Pandas、matplotlib等用于数据科学，Django、Flask等用于Web开发，TensorFlow、PyTorch等用于机器学习和人工智能等。

• 业务流程

1. 用户流程

1. 图像处理流程

三、对项目进行粗略设计；

3.1项目概述

本项目旨在设计和实现一种水下图像处理系统，通过图像处理技术提高水下图像的质量和清晰度，以满足水下探测、海洋科学研究等领域的需求。

3.2功能需求

预处理模块：对数据集中的图像进行预处理，包括去除噪声、颜色校正、对比度增强等操作，以准备后续的增强处理

增强处理模块：应用各种图像处理算法，如对比度增强、去雾、色彩增强等，提高图像的清晰度和可视化效果。

结果展示模块：将增强处理后的图像结果展示给用户，支持图像保存和导出。

3.3技术选型

图像处理算法：选择适用于水下图像处理的算法，如暗通道先验去雾算法、直方图均衡化、小波变换等。
编程语言和框架：考虑使用Python作为主要开发语言，并结合OpenCV、TensorFlow等图像处理和机器学习框架。

3.4系统架构设计：
前端界面：设计用户友好的图形界面，用于输入图像、选择处理参数、展示处理结果等。
后端处理：实现图像处理算法的核心逻辑，包括预处理、增强处理等功能。
数据交互：前后端之间通过API或其他方式进行数据交互，实现图像数据的传递和处理。

3.5.测试与评估：

设计一系列测试用例，包括不同水下环境条件下的图像数据，评估系统在各种场景下的增强效果和性能表现。根据测试结果，对系统进行优化和改进，提高其稳定性和实用性。

3.6项目实施计划：

划分项目实施阶段，包括需求分析、设计、开发、测试和部署等环节。每个阶段确定相应的时间节点和任务，确保项目按计划进行。

3.7.风险管理：

确定可能存在的风险，如算法性能不足、数据采集困难等，并制定相应的应对措施。在项目实施过程中及时发现和解决问题，确保项目顺利完成。

3.8.项目交付与维护：
完成项目开发后，进行用户培训和系统交付。针对用户反馈和需求，持续改进和维护系统，确保系统长期稳定运行。

四、对项目进行技术、经济、操作等可行性分析。

4.1技术可行性分析：

算法支持：水下图像处理涉及到复杂的图像处理算法，但是已经有许多成熟的算法可供选择，如暗通道先验去雾算法、直方图均衡化等，因此技术上是可行的。

数据采集：我们拥有水下图像的数据集，因为数据采集问题是可行的。

4.2经济可行性分析：

成本评估：项目的成本主要包括软件开发、人力成本等方面，需要进行详细的成本评估。

收益预期：水下图像处理系统可以应用于海洋资源勘探、水下考古、水下管道检测等领域，具有较高的市场需求和应用前景，可以预期具有一定的经济收益。

4.3操作可行性分析：

用户需求：项目应该充分考虑用户需求，设计简洁易用的操作界面，提供直观的操作流程。
系统稳定性：确保系统的稳定性和可靠性，避免出现频繁的故障和维护需求，提高用户的操作体验。

总

结

综合技术、经济和操作等方面的可行性分析，水下图像处理系统具备良好的发展前景。基于成熟的图像处理算法和现有技术支持，系统的技术实现是可行的；同时，考虑到市场对水下探测和海洋科学研究等领域的需求，该系统有望带来可观的经济收益。然而，为了确保项目成功，需要充分考虑用户需求，提供易操作的界面和稳定可靠的系统，以提高用户体验和系统的实际应用价值。