[发明专利]一种基于量化参数的水下图像自适应分类方法

摘要

本发明提供了一种基于量化参数的水下图像自适应分类方法，属于数字图像处理领域，适用于水下图像增强前预分类。本发明主要包括以下步骤，首先构造自适应参数，设定自适应参数阈值；然后读取水下图像并转换为灰度图像；对灰度图像进行处理获得输入水下图像的亮度特征图像；求得水下图像的自适应参数，并与自适应参数阈值进行比较；当自适应参数大于设定阈值时，表明输入图像属于具有雾状模糊的水下图像；小于设定阈值时，表明输入图像属于亮度分布不均的水下图像。本发明提供的方法从人眼对水下图像的直观感受出发，通过卷积与最大值池化，忽略图像细节信息，保留对图像的总体认知，并且提供了实际应用的可能性。

主权项

1.一种基于量化参数的水下图像自适应分类方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：构造自适应参数η；步骤二：设定自适应参数阈值；步骤三：获取输入水下图像，并转换为灰度图像，对灰度图像进行卷积和最大值池化，获得输入图像的亮度特征图像；步骤四：计算亮度特征图像的平均灰度和标准差，通过特征图像的平均灰度表征输入水下图像的平均亮度，通过标准差表征输入水下图像亮度分布的离散程度；步骤五：根据特征图像的平均灰度和标准差，计算输入图像的自适应参数；步骤六：比较输入图像的自适应参数与自适应参数阈值，当自适应参数大于设定阈值时，将输入图像归为具有雾状模糊的水下图像；当自适应参数小于设定阈值时，将输入图像归为亮度分布不均的水下图像；步骤七：对其他水下图像进行自适应分类，重复步骤三至步骤六，输出水下图像所属类别。