[发明专利]一种基于多特征融合的水下图像复原方法

权利要求书

1.一种基于多特征融合的水下图像复原方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S01：获取原始图像，对所述原始图像创建水下图像复原模型；

步骤S02：利用所述原始图像求取特征最显著的背景光候选区域：色偏特征最显著区域、饱和度特征最显著区域和亮度特征最显著区域，并获得候选区域对应的背景光值；

步骤S03：将步骤S02中的背景光候选区域通过所设计的背景光估计模型进行估计，确定水下图像的背景光值；

步骤S04：对所述原始图像的红通道进行补偿，获得其红色暗通道图；

步骤S05：获得所述原始图像的亮度特征图和饱和度特征图；

步骤S06：将步骤S04中的红色暗通道图和步骤S05中的亮度特征图和饱和度特征图进行融合，获得多特征的深度图；

步骤S07：根据步骤S03中的背景光值和步骤S06中的深度图，求解复原图像。

2.根据权利要求1所述的基于多特征融合的水下图像复原方法，其特征在于，步骤S01中的水下图像复原模型为：

I^c(x)＝J^c(x)·e^-β(c)d(x)+(1-e^-β(c)d(x))·B^c

其中，I^c表示原始图像，J^c表示复原后的水下图像，c表示R，G，B三个颜色通道；x表示像素位置；β表示衰减系数；d(x)表示在x位置的距离，此处的距离表示由相机到场景的距离；B^c表示水下图像的背景光值。

3.根据权利要求1所述的基于多特征融合的水下图像复原方法，其特征在于，步骤S02中求取特征最显著的背景光候选区域包括以下步骤：

步骤S21：获取所述原始图像的亮度图和饱和度图；

步骤S22：利用四叉树分解法通过亮度图获取亮度特征最显著区域，每个象限的得分定义为该象限的亮度值的均值；

该区域的背景光值B_L为亮度特征最显著区域所对应原始图像中像素的均值：

其中，Ω(v)表示亮度特征最显著区域，m*n表示该区域的大小，I^c表示原始图像，c表示R，G，B三个颜色通道，x表示像素位置；

步骤S23：利用四叉树分解法通过原始图像获取色偏特征最显著区域，色偏特征最显著区域的得分S₂(i)定义为：

S₂(i)＝∑_x∈Ω(i)(|I^r(x)-I^g(x)|+|I^r(x)-I^b(x)|)

其中，i∈{1,2,3,4}，Ω(i)表示第i个象限的得分，I^r、I^g、I^b分别表示原始图像对应的R、G、B三个颜色通道图，x表示像素位置；该区域所对应的背景光值B_H为：

其中，Ω(w)表示色偏特征最显著区域，m*n表示该区域的大小，I^c表示原始图像，c表示R，G，B三个颜色通道，x表示像素位置；

步骤S24：利用四叉树分解法通过饱和度图获取饱和度特征最显著区域，每个象限的得分定义为该象限的饱和度值的均值，该区域所对应的背景光值B_S为：

其中，Ω(u)表示饱和度特征最显著区域，表示该区域的大小，I^c表示原始图像，c表示R，G，B三个颜色通道，x表示像素位置。