[发明专利]一种基于最优化颜色修正和回归模型的水下图像复原方法

摘要

本发明公开了一种基于最优化颜色修正和回归模型的水下图像复原方法，包括以下步骤：采用基于最优化理论的颜色修正算法去除水下图像的颜色偏差；基于四叉树分解和光学属性估计水下图像的全局背景光；合成训练样本，设计与吸收函数有关的特征，训练回归模型；采用训练好的回归模型估计红信道的吸收函数，确定相机与场景点之间的距离，继而估计出绿蓝信道的吸收函数；根据水下光学成像模型，复原清晰的水下图像。与现有技术相比，本发明更好的恢复出水下图像真实的颜色；全局背景光估计方法有效的去除水中高亮目标和悬浮颗粒的影响，具有更好的准确性和鲁棒性；首次采用基于学习的框架来估计水下成像模型的吸收函数，该方法具有更好的鲁棒性。

主权项

1.一种基于最优化颜色修正和回归模型的水下图像复原方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤(1)、输入原始水下图像，建立水下图像的水下光学成像模型；步骤(2)、采用基于最优化理论的颜色修正算法，去除水下图像的颜色偏差；步骤(3)、基于四叉树分解和光学属性估计水下图像的全局背景光；步骤(4)、合成训练样本、设计与吸收函数相关的特征、训练回归模型，学习红信道的吸收函数；步骤(5)、采用训练好的回归模型估计红信道的吸收函数，确定相机与场景点之间的距离，继而估计出绿蓝信道的吸收函数；已知红信道的吸收函数tr(x)的条件下，将相机与场景点之间的距离d(x)表示为：式中，tr(x)为红信道的吸收函数，Nrer(r)表示红信道的归一化残余能量比率；绿蓝信道的吸收函数分别表示为：式中，tg(x)和tb(x)分别为绿色和蓝色信道的吸收函数，Nrer(g)和Nrer(b)分别表示绿色信道和蓝色信道的归一化残余能量比率；步骤(6)、根据建立的水下光学成像模型，使用获得的全局背景光、红绿蓝三个信道的吸收函数以及颜色修正的图像，通过反变换获得清晰的水下图像；