[发明专利]基于环境背景光的水下图像颜色恢复方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种基于环境背景光的水下图像颜色恢复方法、装置及存储介质，包括：获取真实水下颜色畸变图像数据集；使用统计方法获取真实水下颜色畸变图像的环境背景光；获取陆地真实图像数据集；构建并训练基于生成对抗网络的水下图像合成模型；将噪声、环境背景光、陆地真实图像、陆地真实图像对应的深度图作为一组样本输入训练好的水下图像合成模型，得到具有水下风格的陆地真实图像；获取待颜色恢复的水下图像，并利用训练好的水下图像颜色恢复模型对待颜色恢复的水下图像进行颜色恢复。本发明实现了对水下失真图像的颜色恢复，得到更清晰的水下图像，进而在基于水下图像进行目标检测时，能够提高目标检测的准确度。

技术领域

本发明涉及水下图像处理技术领域，特别是涉及一种基于环境背景光的水下图像颜色恢复方法、装置及存储介质。

背景技术

在水下拍摄时，由于拍摄环境复杂，如水下环境光线的折射和吸收、水中的悬浮粒子、颜色的失真等，成像设备采集到的水下图像经常会出现色彩偏移、模糊、对比度低、失真等图像质量问题，这会降低水下目标检测、海洋生物识别及跟踪等计算机视觉应用效力。

目前在利用计算机视觉方法进行水下图像颜色恢复时，通常是对水下图像进行模拟得到训练数据集，进而完成对水下图像颜色恢复。

然而，由于水下图像具有自身的风格特点，受多种因素影响，区别于陆地图像，所以很难模拟出与水下图像风格接近的图像，水下图像颜色恢复的效果不佳。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于环境背景光的水下图像颜色恢复方法、装置及存储介质，以实现对水下失真图像的颜色恢复，得到更清晰的水下图像，进而在基于水下图像进行目标检测时，能够提高目标检测的准确度。

为此，本发明提供了以下技术方案：

本发明提供了一种基于环境背景光的水下图像颜色恢复方法，所述方法包括：

获取真实水下颜色畸变图像数据集；所述真实水下颜色畸变图像数据集包括若干真实水下颜色畸变图像；

使用统计方法获取所述真实水下颜色畸变图像的环境背景光；

获取陆地真实图像数据集；所述陆地真实图像数据集包括若干组陆地真实图像及其对应的深度图；

构建并训练基于生成对抗网络的水下图像合成模型；所述水下图像合成模型基于环境背景光、所述陆地真实图像数据集和所述真实水下颜色畸变图像数据集进行训练；

将噪声、所述环境背景光、所述陆地真实图像、所述陆地真实图像对应的深度图作为一组样本输入训练好的水下图像合成模型，得到具有水下风格的陆地真实图像；

建立基于卷积神经网络的水下图像颜色恢复模型；

将所述陆地真实图像及其对应的具有水下风格的图像作为一组训练数据，利用若干组训练数据形成的训练集训练所述水下图像颜色恢复模型；

获取待颜色恢复的水下图像，并利用训练好的水下图像颜色恢复模型对所述待颜色恢复的水下图像进行颜色恢复。

进一步地，使用统计方法获取所述真实水下颜色畸变图像的环境背景光，包括：

分别对所述真实水下颜色畸变图像的R、G、B值进行统计分析，得到所述真实水下图像数据的R、G、B值的分布模型；

根据所述R、G、B值的分布模型推导环境背景光的R、G、B值；

将所述环境背景光的R、G、B值组合成与RGB图像相同的维度，得到环境背景光。

进一步地，所述R、G、B值的分布模型为正态分布模型。

进一步地，所述水下图像合成模型包括生成器和鉴别器；