[发明专利]一种暗弱海面图片纹理清晰度提升方法

说明书

本发明提供一种暗弱海面图片纹理清晰度提升方法，即一种基于改进子带分解多尺度Retinex的暗弱海面纹理清晰度提升方法。本发明的方法在子带增益控制以及细节增强结果由对数域映射回显示域过程中，通过修改相关累积概率分布函数反函数的参数，可以调整图像海面增强效果；该方法易于实现，对于可见光遥感图像中含有云团、白浪花等复杂情况具有很强的适应性，得到的暗弱海面图像效果佳，对比度强、细节清晰，具有实用性。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种暗弱海面图片纹理清晰度提升方法。

背景技术

海洋中蕴含着丰富的物质资源，如何对海洋资源进行开发、利用与保护一直是众多国家关注的热点问题。我国的海洋领土极为广阔，但我们对于海洋的认识还十分不足。与此同时，我们面临着极为复杂的地区争端，尤其是南海地区一直纠纷不断。因此，如何有效监测争议海域、航线海域等重要目标海域，保障海上交通运输安全，维护我国海洋领土安全，成为了亟需解决的问题之一。其中，对于船只等弱小动态目标的检测问题受到了重点关注。

弱小目标的监测除了监测船体本身之外，还可以通过监测船只行驶过后遗留下的暗弱船只尾迹的方法实现，这就要求海面监测图像能够清晰反映出海面的纹理信息。

可见光遥感通过采用人眼的色觉波段，可以获得直观的监测数据，是海洋目标监测的重要手段之一。该手段空间分辨率高，能够获得海面纹理信息丰富的遥感图像。但是由于可见光遥感易受云、雨、雾及光照等因素影响，因此需要对图像进行增强处理。

Retinex方法作为一种基于人眼视觉模型的图像增强算法，在边缘增强、色彩保真和动态范围压缩等方面表现出色，能够对多种类型图像实现自适应增强。目前已有的Retinex方法主要有以下几种：随机路径Retinex方法、同态滤波Retinex方法、泊松方程式Retinex方法、基于迭代计算的Retinex方法、可变框架的Retinex方法、以及中心环绕Retinex方法。其中中心环绕Retinex方法由于实现和操作更为容易，运算速度高，图像增强效果好，得到了广泛应用。典型方法包含有单尺度Retinex(Single Scale Retinex,SSR)方法，多尺度Retinex(Multi-scale Retinex,MSR)方法。在多尺度Retinex方法的基础上，还发展出了子带分解多尺度Retinex(SDMSR)方法。该方法利用混合灰度变换函数，单独处理分解出来的各光谱子带，去除了不同尺度照度估计分量之间的冗余信息，因而能够同时实现阴影区与高亮区的细节增强。但该方法在海面可见光遥感图像增强过程中，遇到图像中含有云团、白浪花等情况时，难以对低照度海面进行有效增强，为后续海面纹理信息的处理与分析带来了不小阻碍。

发明内容

为解决上述问题，充分考虑可见光海面遥感图像特点，本发明提供一种暗弱海面图片纹理清晰度提升方法，即一种基于改进子带分解多尺度Retinex的暗弱海面纹理清晰度提升方法，从而弥补现有技术的不足。

本发明所提供的暗弱海面图片纹理清晰度提升方法，包括如下的步骤：

S1：根据子带分解多尺度Retinex公式，对输入图像I采用不同尺度的参数进行混合灰度变换；

所述子带分解多尺度Retinex公式如下：

R_n＝h_log(I(x,y))-h_log(G_n(x,y)*I(x,y)) (1)

其中，n表示使用的尺度数目，n＝1,2,3；R_n为第n个尺度的Retinex输出结果，I为原始输入图像，*代表卷积，G_n为第n个尺度的高斯函数，k为归一化因子，有∫∫G_n(x,y)＝1；σ_n为对应尺度因子，