[发明专利]基于Retinex和高动态范围图像梯度压缩的水下图像处理方法

说明书

本发明公开一种基于Retinex和高动态范围图像梯度压缩的水下图像处理方法，首先对水下图像进行多尺度Retinex算法处理，然后利用梯度域高动态范围图像压缩算法将Retinex处理后的图像进行像素值的压缩，再通过高通滤波器衰减低频噪声，增强图像边缘，最后应用色饱和度调整函数对色度进行恢复。可抑制Retinex方法处理水下图像后造成的光晕效应，改善水下环境带来的色偏影响，有效地处理水下图像的低照度、光照不均等问题。

技术领域

本发明是涉及一种图像处理方法，尤其是一种基于Retinex和高动态范围图像梯度压缩的水下图像处理方法。

背景技术

水下图像是利用光学成像系统在水下拍摄的图像，是海洋信息的重要载体，目前已广泛应用于海洋能源勘探、海洋生态保护及海洋军事等领域。然而，由于不同波长的光线在水中传播具有不同的衰减特性，加之水下场景中的悬浮颗粒和人造光源等影响，导致水下图像往往存在对比度低、纹理模糊、颜色失真、非均匀光照、可视范围有限等质量退化问题，给实际应用和科学研究带来了极大的不便。为了还原清晰、真实的水下图像，目前已有多种水下图像处理方法。

常规的水下图像处理算法有诸如直方图均衡化、同态滤波、Retinex算法等，其中Retinex理论是一种建立在科学实验、分析基础上的图像增强方法，由Edwin.H.Land于1963年提出。刘晓阳等在Retinex算法基础上用双边滤波代替高斯滤波，避免了图像的颜色失真及细节丢失；Fu等人首先提出一个简单的水下图像颜色偏差修正算法，然后基于视网膜皮层理论提出一个分离直射光和反射光的可变框架，最后通过不同的增强策略增强分离的光照分量，进而增强了水下图像的对比度；李慧芳等人使用变分最优化技术，并且在该技术中加入了投影归一化最速下降法，通过两种技术的结合去遥感图像的光照分量也即低频分量，能够明显消除遥感图像的灰度不均匀性，并且保持图像的纹理信息等等。上述方法虽能在一定程度上解决水下图像质量退化现象，但仍存在一些问题，例如多尺度Retinex(MSR)算法分别对RGB每个通道进行处理，在对单独通道进行处理时容易造成各通道处理之后不平衡，进而引入了别的干扰噪声，导致图像的局部颜色失真，出现光晕效应(“Holo”效应)，即出现在图像中显著边缘的明暗交界处，表现为交界处的亮边界呈现更亮光环，而暗边界则显现更暗的黑环，使得图像的整体效果将会变差，视觉效果不佳。

高动态范围(High Dynamic Range,HDR)图像可以将人眼能感知的亮度信息完全记录下来，与低动态范围图像相比，拥有更大的动态范围和更多的细节信息。然而，现有主流显示设备是低动态范围显示设备，不能直接显示HDR图像，故HDR压缩算法由此产生，即将HDR图像的动态范围映射到一般显示设备能显示的动态范围。HDR压缩算法因其在对比度再现和光晕去除方面的优越性，而得到了众多研究者的关注与深入研究，但是，现有的HDR压缩算法在高动态范围图像压缩过程中也压缩了色域，容易发生颜色失真的现象。

发明内容

本发明是为了解决现有技术所存在的上述技术问题，提供一种基于Retinex和高动态范围图像梯度压缩的水下图像处理方法。

本发明的技术解决方案是：一种基于Retinex和高动态范围图像梯度压缩的水下图像处理方法，依次按照如下步骤进行：

步骤1：输入一张水下图像；

步骤2：对水下图像进行多尺度Retinex算法处理；

步骤3：对图像进行高动态范围图像梯度压缩，即将图像的像素值R映射到压缩范围R_min,R_max，通过归一化处理，输出像素值为R_new的图像；

所述R_min＝avg(R)-n·var(R)、R_max＝avg(R)+n·var(R)、

式中：avg(R)表示图像像素值R的平均值，var(R)表示图像像素值R的方差，n为压缩范围调整系数；