[发明专利]一种基于波长衰减识别的水下图像增强方法

说明书

本发明公开了一种基于波长衰减识别的水下图像增强方法，包括：输入退化的水下图像，并建立水下光学成像模型；采用四叉树分解技术将退化的水下图像划分为若干子区域，并构建评分公式；通过评分公式分别对子区域进行评分，选取分值最高的子区域作为候选后向散射区域；通过后向散射区域估计全局后向散射光值；采用暗通道先验算法根据全局后向散射光值估计透射图；将全局后向散射光值和透射图输入至水下光学成像模型，得到去雾图像；采用分段平滑假设对去雾图像进行色彩补偿；对色彩补偿后的去雾图像进行精细化处理，以使得退化的水下图像恢复清晰。从而，有效地解决水下图像对比度低、颜色失真等问题，提高水下图像质量。

技术领域

本发明涉及水下图像处理技术领域，尤其涉及一种基于波长衰减识别的水下图像增强方法。

背景技术

水下图像通常存在颜色失真、对比度低等问题，这是由水介质及水中微粒对光线产生的散射效应和吸收效应引起的。散射效应改变了光线传播的方向，使过多的散射光进入光学检测器，从而导致图像呈现低对比度并产生起雾的视觉效果。吸收效应不同程度上降低了不同波长信号光的能量，这使得图像在视觉上产生诸如绿色和蓝色的颜色失真。

现有的水下图像增强方法均基于水下光学成像模型得到清晰的水下图像。基于成像模型的水下图像增强需估计两个重要参数：全局后向散射光和透射图。而现有的水下图像增强方法更倾向于直接估计粗糙的全局后向散射光，这会导致透射图估计不准确。特别是，如果图像中有白色物体或噪点，则这些方法很容易导致全局后向散射光的错误估计。此外，忽略光的选择性衰减也会降低估计精度，导致最终很难得到清晰的水下图像。

发明内容

本发明提供一种基于波长衰减识别的水下图像增强方法，以克服上述技术问题。

本发明一种基于波长衰减识别的水下图像增强方法，包括：

输入退化的水下图像，并建立水下光学成像模型；

采用四叉树分解技术将所述退化的水下图像划分为若干子区域，并构建评分公式；

通过所述评分公式分别对所述子区域进行评分，选取分值最高的子区域作为候选后向散射区域；通过所述后向散射区域估计全局后向散射光值；

采用暗通道先验算法根据所述全局后向散射光值估计透射图；

将所述全局后向散射光值和所述透射图输入至所述水下光学成像模型，得到去雾图像；

采用分段平滑假设对所述去雾图像进行色彩补偿；

对色彩补偿后的所述去雾图像进行精细化处理，以使得所述退化的水下图像恢复清晰。

进一步地，所述输入退化的水下图像，并建立水下光学成像模型，包括：

所述退化的水下图像M^λ包括：场景反射光D^λ和后向散射光B^λ，表示为：

M^λ(i,j)＝D^λ(i,j)+B^λ(i,j) (1)

式中，λ∈{r,g,b}表示水下图像的RGB三个颜色通道，i,j为水下图像中像素点的坐标；

所述场景反射光，表示为：

D^λ(i,j)＝N^λ(i,j)T^λ(i,j) (2)

式中，N^λ(i,j)为待恢复的去雾图像，T^λ(i,j)为透射图，表示为：

T^λ(i,j)＝e^{-β(λ)d(i,j)} (3)