[发明专利]基于自适应透射率估计的水下图像清晰化方法

说明书

本发明公开的一种基于自适应透射率估计的水下图像清晰化方法，对于输入的水下图像，首先，针对颜色失真问题，对各通道分别进行颜色衰减补偿；其次，分别基于图像模糊度、水下红通道先验和水下最大红通道先验得到三种透射率估计；然后，自适应判别水下图像的特征，根据得到的三种透射率估计求得最终的透射率估计；最后，根据水下成像模型并利用估计得到的水下背景光和最终的透射率估计恢复出清晰的复原结果。本发明水下图像清晰化处理法可以有效地处理含有人工光源或浑浊度较高的水下图像，复原得到的结果颜色自然，细节清晰。

技术领域

本发明属于计算机图像处理方法，尤其涉及一种水下图像清晰化处理方法。

背景技术

海洋能源是我国的一项重要战略资源，海洋资源的开发与保护是我国建成海洋强国的重要基础。近年来，水下图像在海洋能源勘探、海洋生态保护以及海洋军事等领域有着极为广泛的应用。但由于受水下场景中的有机物和悬浮颗粒等的影响，水对光能量具有强烈的吸收和散射作用，使得水下图像存在对比度低，颜色失真和细节丢失等问题。因此，水下图像清晰化问题在计算机视觉应用领域和数字图像处理领域亟待解决。

现有的水下图像清晰化方法可分为基于图像增强的方法、基于成像模型的复原方法和基于深度学习的方法。基于图像增强的方法主要包括基于Retinex理论的增强方法、空间滤波的方法以及图像融合的方法。基于成像模型的复原方法是通过估计模型参数来复原图像，主要包括基于暗通道先验理论的适用于水下图像复原的方法。基于深度学习的方法可以实现端到端的水下图像复原，但由于水下图像成像的特殊性，导致泛化能力不理想。以上方法大多没有考虑如何处理包含人工光源的水下图像，并且在对浑浊度较高的水下图像进行处理时，颜色失真现象严重。

[参考文献]

1.Y.-T.Peng,X.Zhao,and P.C.Cosman,“Single underwater imageenhancement using depth estimation based on blurriness,”in 2015IEEEInternational Conference on Image Processing(ICIP),4952–4956,IEEE(2015).

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发明内容