[发明专利]一种基于颜色补偿和颜色线先验的水下图像复原算法

说明书

本发明公开一种基于颜色补偿和颜色线先验的水下图像复原算法，应用于水下单幅退化图像恢复领域，针对水下拍摄图像的清晰度低，颜色失真明显的问题，提出的一种图像算法；其步骤包括颜色补偿、拟合颜色线、求取环境背景光、建立模型以及对最优化方程进行求解；本发明利用颜色补偿来恢复图像在水下环境的颜色损失，避免颜色损失导致颜色线先验在水下环境失去作用，根据三通道透射率关系，结合颜色线模型建立新的物理模型，转化为水下图像局部透射率的最优化方程，最终重建清晰的图像，该算法适应性强，图像恢复的颜色更接近真实场景，细节恢复效果好。

技术领域

本发明涉及数字图像处理领域，尤其是一种基于颜色补偿和颜色线先验的水下图像复原算法。

背景技术

海洋资源的探索和开发对我国的国民经济和国防安全都有着重要的意义和价值，但受到水下恶劣成像环境的限制，获取到的水下图像普遍存在对比度低，模糊，色偏等不利因素；图像可视质量的下降会严重影响后续特征提取和目标识别等过程；因此，借助图像处理技术提高原始水下图像视觉质量具有重要的科学意义，得到了越来越多研究者的关注，相关研究日益增多。

已有的水下图像处理技术主要分为两类：第一类是基于非物理模型的图像增强的方法，这类方法针对水下图像下降质量的表现，选用相应的图像增强技术，改善图像的质量。虽然可以灵活的构建增强方案，但由于没有考虑水下图像降质原因，其增强结果不一定能反映图像的真实面貌。第二类方法是基于物理模型的方法，该方法借助水下图像成像机理通过研究水中悬浮物对入射光的吸收及散射作用，建立合理的水下图像成像模型，在此基础上反演出未降质图像。

其中最为出名的经典方法是何凯明博士提出的暗通道先验的算法，这个方法最先是适用于大气中的一个去雾算法，水下图像增强与大气去雾有许多相似的特性，但由于不同波长的光在水中的衰减率不同，所以物理模型大体相似，但不能全部搬用，考虑到红色光衰减远比蓝、绿色光快，在暗通道去雾的基础上，Galdran提出了一种红通道来恢复水下图像，增强对比度。但由于只单一的考虑红通道的衰减率，所以成像偏红，效果没有想象中好。Carlevaris-Bianco通过发现不同颜色的光照在水下传播的衰减程度不同，通过该物理属性来估计成像场景深度，进而移除光照散射对图像质量的影响。这些方法虽然增强效果良好，但把三维的输入图像转化为一维暗通道图，将信息从三个RGB通道转换为一个暗通道，丢失了颜色信息，导致恢复后的图像与预想的存在色差，因此需要一种可以适用于各种水下环境，并能准确恢复出退化图像最真实的颜色面貌的方法。

发明内容

本发明需要解决的技术问题是针对水下环境复杂，红、绿、蓝三色光在不同水质环境下的衰减率不同导致的图像退化，提出一种基于颜色补偿和颜色线先验的水下图像复原算法，可以恢复不同水下场景下的图像，该图像处理方法增强效果好，具有鲁棒性。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种基于颜色补偿和颜色线先验的水下图像复原算法，包括以下步骤：

1、一种基于颜色补偿和颜色线先验的水下图像复原算法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、颜色补偿，利用颜色对手的原理对图像衰减的颜色信息进行补偿，并采取图像融合方法来增补失真信息，去除非必要的颜色投射，解决过度区域颜色变化不自然问题；

S2、拟合颜色线，使每一个图像块像素点在RGB空间里拟合成一条颜色线，先将空间直线方程变换形式，采用整体最小二乘法求解参数，得到图像块颜色线的表达形式；

S3、求取环境背景光A，将图像分成合适大小的n*n个小块，寻找均方差和均值差值最大的图像块作为目标块，在目标块内红通道和绿通道差值最大的点即为A的值；

S4、建立模型，将场景辐射的因子分解式和水下场景的简化图像形成模型相结合，得到颜色线模型，再根据水下环境特有的性质，利用三色光波长和环境背景光自适应的得到三个通道透射率的关系，带入颜色线模型得到适用于水下的图像恢复模型，得出水下图像局部透射率的最优化方程；