[发明专利]一种基于人眼视觉感知机理的水下图像清晰化方法

权利要求书

1.一种基于人眼视觉感知机理的水下图像清晰化方法，其特征在于包括：

光场相机采集水下的目标物图像，通过调整水体的浑浊程度和光场相机与目标物的距离这两个变量从而获得四维光场图像数据，根据不同的水体深度测量水体中光的衰减系数；

通过焦点堆栈的方式求取不同浑浊度水下的全聚焦图像，将光场图像通过重聚焦方法获得聚焦在不同深度的二维图像，统计二维图像的清晰像素点，对图像的深度信息进行遍历搜索，寻找相机的最佳焦距以获得全聚焦图像，采用透镜的相关公式求出深度值组合完整的深度图像；

采用卷积神经网络模拟人眼高级视觉通路处理机制，将全聚焦图像和获取衰减系数输入至卷积神经网络中，通过模拟大脑神经元之间的相互作用模拟获得不同浑浊程度的水下图像衰减系数，采用深度图像中连续区域前0.1％最亮的像素点作为水下场景光，将全聚焦图像、水下场景光和衰减系数输入水下成像模型中获得水下去模糊图像；

模拟人眼视网膜成像的处理机制采用高斯差模型对去模糊图像进行颜色矫正、动态范围扩展和对比度调整获得水下清晰图像。

2.根据权利要求1所述的一种基于人眼视觉感知机理的水下图像清晰化方法，其特征还在于：基于人眼多聚焦和景深原理采用焦点堆栈的方式提取光场图像的深度特征，对图像中像素点清晰度进行统计，通过对图像的深度信息进行遍历搜索以寻找相机的最佳焦距从而获取深度值以组合完整的深度图像，采用以下公式对图像的清晰度进行量化评估：

其中δ(*)为阶跃函数，代表梯度，在本公式中表示像素点在(x,y)点处对应的图像灰度的梯度，ζ_k是图像I_k采用边缘检测方法求取梯度阈值，保留满足清晰度评价值F_k(x,y)的像素点；

根据清晰度评价值F_k(x,y)中清晰像素点索引值l_x,y提取每幅图像聚焦区域，其索引下清晰聚焦图像损失函数表示为：

为获得全局优化函数最小值，将损失函数D(x,y,l_x,y)与平滑函数S(l_x,y,l_x',y')结合对聚焦区域像素点进行图像拼接以获取聚焦索引图：

其中定义平滑函数为：

(x’,y’)为像素点(x,y)所有邻域像素的集合，将索引值差异的对数作为平滑代价函数增长值，聚焦索引图通过最小化公式(4)获取以获得全聚焦图像I(x)，采用索引值对应的聚焦深度求取深度图像d(x)。

3.根据权利要求1所述的一种基于人眼视觉感知机理的水下图像清晰化方法，其特征还在于：根据全聚焦图像I(x)和深度图d(x)，通过水下成像模型计算去模糊图J(x)，其中水下成像模型为

I(x)＝J(x)e^-βd(x)+(1-e^-βd(x))A

J(x)代表清晰化图片，A代表水体散射光,e^-βd(x)为透射图，β代表衰减系数,I(x)为水下不同浑浊度的全聚焦图像，d(x)为水下场景深度；

根据上述计算出的I(x)、d(x)以及β求出去模糊图J(x)