[发明专利]基于多尺度融合的水下图像修复方法、装置、设备及介质

说明书

本发明公开了基于多尺度融合的水下图像修复方法、装置、设备及介质，方法包括：获取原始水下图像；将所述原始水下图像在多个颜色空间下进行伸缩处理，得到第一待融合图像；通过水下成像模型对所述原始水下图像进行模糊消除，得到第二待融合图像；根据所述第一待融合图像确定第一权重图像；根据所述第二待融合图像确定第二权重图像；根据所述第一待融合图像、第二待融合图像、第一权重图像以及第二权重图像，通过图像金字塔融合得到输出图像。本发明无需借助硬件装备和照明辅助，只需要获取原始水下图像就能得到输出图像，对于恢复水下图像中包含的裸露在光线下的岩石和沙子的颜色有明显效果，图像精度高，可广泛应用于图像处理技术领域。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是基于多尺度融合的水下图像修复方法、装置、设备及介质。

背景技术

传统技术在对水下图像进行修复的过程中，一般需要借助硬件照明装置来实现，成本较高；另外，传统的水下图像修复技术无法恢复水下图像中包含的裸露在光线下的岩石和沙子的颜色，导致水下图像的图像精度不高。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种图像精度高的，基于多尺度融合的水下图像修复方法、装置、设备及介质。

本发明的第一方面提供了基于多尺度融合的水下图像修复方法，包括：

获取原始水下图像；

将所述原始水下图像在多个颜色空间下进行伸缩处理，得到第一待融合图像；

通过水下成像模型对所述原始水下图像进行模糊消除，得到第二待融合图像；

根据所述第一待融合图像确定第一权重图像；

根据所述第二待融合图像确定第二权重图像；

根据所述第一待融合图像、第二待融合图像、第一权重图像以及第二权重图像，通过图像金字塔融合得到输出图像。

在一些实施例中，所述将所述原始水下图像在多个颜色空间下进行伸缩处理，得到第一待融合图像这一步骤中，图像的放缩公式为：

C_new(x,y)＝K_C*C_ori(x,y)，

其中，K_c表示拉伸前后的像素增益，R_ave、G_ave、B_ave表示RGB空间下R、G、B三个通道的均值。C_ave表示待处理通道的均值，C_ori(x,y)表示在(x,y)处原始图像的像素值，C_new(x,y)表示拉伸后在(x,y)处原始图像的像素值；

图像的拉伸公式为：

其中，a,b对于8bit彩色图像分别是像素值能达到的最小值0和最大值255，d,c分别是待拉伸图像像素值的最大值和最小值。P_i(x,y)是待拉伸图像在(x,y)处的像素值，P_o(x,y)是拉伸后图像在(x,y)处的像素值。

在一些实施例中，所述通过水下成像模型对所述原始水下图像进行模糊消除，得到第二待融合图像，包括：

计算图像R通道的最大值与图像BG通道的最大值之间的差值；

根据所述差值确定通道C的大气背景光值；

根据所述大气背景光值，确定所述原始水下图像的场景处到相机之间的光的衰减程度；

根据所述衰减程度和所述原始水下图像，确定去雾后的图像作为第二待融合图像。