[发明专利]局部自适应的水下图像颜色校正方法

说明书

本发明提供了一种局部自适应的水下图像颜色校正方法，首先获取颜色失真水下图像，统计RGB三色通道总像素均值，将其重定义为最大、中间和最小三个颜色通道；基于灰度世界假设建立最小颜色损失准则并在三个颜色通道之间构建颜色损失项，对于最大颜色通道使用线性传输策略处理；对于中间颜色通道和最小颜色通道，先构建补偿项进行迭代补偿，再采用线性传输策略处理中间颜色通道和最小颜色通道；采用最大衰减图估计策略估计原始图像中衰减最严重的颜色通道；将细节图像和颜色传输图像，最大衰减图的引导下逐像素调整原始图像以获得颜色校正图像。该方法减少了颜色信息损失和灯光的衰减，适用性和鲁棒性得以增强。

技术领域

本发明涉及水下图像处理技术领域，具体的说，涉及了一种局部自适应的水下图像颜色校正方法。

背景技术

在水下视觉领域，高质量的水下图像是理解和感知水下真实场景的重要载体。然而，由于复杂的水下物理化环境经常造成水下图像面临严重的颜色失真、低可视性、低对比度、细节丢失等质量退化问题。

其中，颜色失真是大多数水下图像面临的主要退化问题。为了校正水下图像的颜色失真，线性变换、颜色补偿、颜色传输及混合方法已经展示出来有效性。

最近，线性变换方法和颜色补偿方法在水下图像颜色校正方面展示了有效性。但是，这些方法增强的水下图像可能会引入微红色的失真或欠增强。

颜色传输作为水下图像颜色校正的先驱方法，该类方法在颜色校正方面取得了显著的效果，但该类方法需要依靠陆地图像作为颜色传输的参考图像。因此，该类方法的鲁棒性和适用性面临严峻的挑战。

此外，线性变换和颜色补偿相结合的方法也逐渐成为水下图像颜色校正的主流方法。尽管该类方法具有较好的颜色校正性能，但对于严重退化的水下图像，其有效性和鲁棒性也需要进一步提高。

如申请号为：202210006725.6、发明名称为：一种基于光散射特性水下图像增强方法的发明专利中提出，根据原始图像的RGB通道平均值占比，将水下图像分为五种类型，然后在不考虑偏色的情况下通过光学衰减特性计算色彩损失率，在考虑偏色情况下计算出损失率误差，求得最终的色彩损失率，进而校正水下图像颜色偏色问题。它是从衰减补偿的角度来解决问题，解决方案相对单一，不具备广泛的适用性。

总的来说，传统的颜色传输方法依赖于可参考的陆地图像进行颜色校正，该类方法并不能广泛适用于颜色失真多样性的水下图像。

为了解决以上存在的问题，人们一直在寻求一种理想的技术解决方案。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足，提供一种根据最小颜色损失准则和最大衰减图引导的融合准则对水下图像的颜色失真进行校正，能够克服传统方法所面临的鲁棒性和适用性不强问题的局部自适应的水下图像颜色校正方法。

为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种局部自适应的水下图像颜色校正方法，包括以下步骤：

步骤1)获取颜色失真水下图像，将其分解为R、G和B三色通道，并统计每个颜色通道的总像素均值，根据总像素均值将其重定义为最大、中间和最小三个颜色通道；

每个颜色通道的总像素均值的公式表示如下：

其中，H和W表示输入图像I的高和宽。

步骤2)基于步骤1)中重定义的三个颜色通道，基于灰度世界假设建立最小颜色损失准则，基于最小颜色损失准则在重定义的三个颜色通道之间构建颜色损失项；

其中，灰度世界假设是指灰度世界算法，该假设认为对一副有大量色彩变化的图像，R、G、B三个分量的平均值趋于同一个灰度值。

最小颜色损失准则是以灰度世界假设中的灰度值为基础进行的颜色损失计算，为最小颜色损失。