一种水下图像复原及其对比度和边缘增强方法

1.本发明涉及图像处理技术领域，具体的是水下图像复原及其对比度和边缘增强方法。


背景技术：

2.水下成像对海洋资源调查与利用、海洋环境监测与保护、水下目标识别与定位至关重要。但是水体的吸收与悬浮颗粒的散射，使得水下图像模糊不清、验证偏色。近年来，对水下图像的复原与增强处理成为一个研究热点。


技术实现要素：

3.为解决上述背景技术中提到的不足，本发明的目的在于提供一种水下图像复原及其对比度和边缘增强方法，该方法简单实用，能够有效提高低照度灰度图像的对比度，具有很好的鲁棒性。
4.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
5.一种水下图像复原及其对比度和边缘增强方法，所述增强方案包括：
6.s1，依据红绿通道、红蓝通道像素比精细化地筛选出背景光点，得到更好的复原水下图像，
7.s2，通过设计算法计算对比度权重图，结合白平衡的思想自适应性地提高复原水下图像的对比度，提取图像高频信息，
8.s3，通过锐化的手段实现了图像的边缘细节增强。
9.作为本发明的一种优选方案，大气背景光估计方法如下：
10.根据图像的成像模型公式如下：
11.ic(x)＝jc(x)tc(x)+ac[1-tc(x)]
[0012]
其中c代表rgb通道之一；ic(x)表示为拍摄到的水下图像；jc(x)表示复原得到的真实图像；tc(x)为透射率；ac表示雾霾图像的大气光或水下图像的背景光，要复原出原始图像jc(x)，需要先估计出透射率tc(x)和大气光ac,
[0013]
根据按通道先验理论：
[0014][0015][0016][0017]
式中ω(x)为一个以x中心的局部方形区域，i
λ
为某个色道上的像素值，雾气的浓度与暗通道值有关，大多数背景光区域聚集在暗通道值最亮的0.1％的像素点中，得出雾气越浓的区域暗通道值越小，选取暗通道值最小的像素点值作为大气光的估值；
[0018]
选取前1％暗通道值最亮的区域作为候选背景光区域；
[0019]
在候选背景光区域选择背景光像素，背景光像素所在位置为：
[0020][0021]
作为本发明的一种优选方案，所述透射率估计方法包括以下步骤：
[0022]
先对各通道透射率进行粗略估计，对于水下环境，不同颜色通道的衰减是不同的，导致不同颜色通道的透射率估计也不同，通过暗通道理论求得红色通道的透射率，基于散射系数与波长成线性关系的事实，在此基础上求得绿色通道和蓝色通道的透射率，接着对透射率采用导向滤波进行优化。
[0023]
作为本发明的一种优选方案，所述对比度增强方法包括以下步骤：
[0024]
(1)对复原得到的水下图像j(x)进行白平衡得到j
white
(x)；
[0025]
(2)将复原得到的水下图像j(x)转换到hsi颜色空间，得到的图像记为
[0026]
(3)采用clahe算法对复原图像的i分量进行处理得到i
chahe
(x)；
[0027]
(4)将得到的图像转换到lab图像空间，对l亮度分量l
clahe
(x)进行拉普拉斯滤波，得到对比度权重图：
[0028]
w(x)＝l
clahe
(x)*δ
[0029]
上式中，拉普拉斯算子δ窗口大小为3
×
3、α取0.2。
[0030]
(5)计算对比度权重图中归一化的对比度占系数：
[0031][0032]
(6)结合白平衡的思想，得到对比度提升后的图像：
[0033]joutput
(x)＝γ(x)j
white
(x)。
[0034]
作为本发明的一种优选方案，所述边缘增强方法为锐化方案，先提取图像的高频信息，然后进行融合处理得到最终的增强图像：
[0035]jfinal
(x)＝j
output
(x)+δ
·
g(x)
[0036]
式中，j
output
(x)和j
final
(x)分别为对比度增强后的图像和边缘细节增强后的图像；g(x)为j
output
(x)的高频分量；δ为小于1的正系数。
[0037]
本发明的有益效果为：
[0038]
本发明首先，依据红绿通道、红蓝通道像素比精细化地筛选出背景光点，得到更好的复原水下图像。接着，通过设计算法计算对比度权重图，再结合白平衡的思想自适应性地提高复原水下图像的对比度。最后，先提取图像高频信息，然后通过锐化的手段实现了图像的边缘细节增强。实验结果表明，该方法处理后的图像具有较好的视觉效果和对比度。
附图说明
[0039]
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
[0040]
图1为本发明为一种水下图像复原及其对比度和边缘增强方案的流程图。
[0041]
图2(a)和图2(b)图分别为本发明实施例输入的原图、增强后图像。
[0042]
图3(a)，图3(b)，图3(c)图分别为本发明实施例输入的彩色图像，其他方法增强图像，本发明专利方案增强图。
具体实施方式
[0043]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
[0044]
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“开孔”、“上”、“下”、“厚度”、“顶”、“中”、“长度”、“内”、“四周”等指示方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的组件或元件必须具有特定的方位，以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
[0045]
如图1-图3所示，一种水下图像复原及其对比度和边缘增强方法，所述增强方案包括：
[0046]
s1，依据红绿通道、红蓝通道像素比精细化地筛选出背景光点，得到更好的复原水下图像，
[0047]
s2，通过设计算法计算对比度权重图，结合白平衡的思想自适应性地提高复原水下图像的对比度，提取图像高频信息，
[0048]
s3，通过锐化的手段实现了图像的边缘细节增强。
[0049]
作为本发明的一种优选方案，大气背景光估计方法如下：
[0050]
根据图像的成像模型公式如下：
[0051]
ic(x)＝jc(x)tc(x)+ac[1-tc(x)]
[0052]
其中c代表rgb通道之一；ic(x)表示为拍摄到的水下图像；jc(x)表示复原得到的真实图像；tc(x)为透射率；ac表示雾霾图像的大气光或水下图像的背景光，要复原出原始图像jc(x)，需要先估计出透射率tc(x)和大气光ac,
[0053]
根据按通道先验理论：
[0054][0055][0056][0057]
式中ω(x)为一个以x中心的局部方形区域，i
λ
为某个色道上的像素值，雾气的浓度与暗通道值有关，大多数背景光区域聚集在暗通道值最亮的0.1％的像素点中，得出雾气越浓的区域暗通道值越小，选取暗通道值最小的像素点值作为大气光的估值；
[0058]
选取前1％暗通道值最亮的区域作为候选背景光区域；
[0059]
在候选背景光区域选择背景光像素，背景光像素所在位置为：
[0060][0061]
作为本发明的一种优选方案，所述透射率估计方法包括以下步骤：
[0062]
先对各通道透射率进行粗略估计，对于水下环境，不同颜色通道的衰减是不同的，导致不同颜色通道的透射率估计也不同，通过暗通道理论求得红色通道的透射率，基于散射系数与波长成线性关系的事实，在此基础上求得绿色通道和蓝色通道的透射率，接着对透射率采用导向滤波进行优化。
[0063]
作为本发明的一种优选方案，所述对比度增强方法包括以下步骤：
[0064]
(1)对复原得到的水下图像j(x)进行白平衡得到j
white
(x)；
[0065]
(2)将复原得到的水下图像j(x)转换到hsi颜色空间，得到的图像记为
[0066]
(3)采用clahe算法对复原图像的i分量进行处理得到i
chahe
(x)；
[0067]
(4)将得到的图像转换到lab图像空间，对l亮度分量l
clahe
(x)进行拉普拉斯滤波，得到对比度权重图：
[0068]
w(x)＝l
clahe
(x)*δ
[0069]
上式中，拉普拉斯算子δ窗口大小为3
×
3、α取0.2。
[0070]
(5)计算对比度权重图中归一化的对比度占系数：
[0071][0072]
(6)结合白平衡的思想，得到对比度提升后的图像：
[0073]joutput
(x)＝γ(x)j
white
(x)。
[0074]
作为本发明的一种优选方案，所述边缘增强方法为锐化方案，先提取图像的高频信息，然后进行融合处理得到最终的增强图像：
[0075]jfinal
(x)＝j
output
(x)+δ
·
g(x)
[0076]
式中，j
output
(x)和j
final
(x)分别为对比度增强后的图像和边缘细节增强后的图像；g(x)为j
output
(x)的高频分量；δ为小于1的正系数。
[0077]
为验证本算法的有效性，采用多图像测试对增强前后的图像进行对比测试，并使用客观评价指标进行评价，发现本方案图像增强效果明显。
[0078]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0079]
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。
[0080]
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性
或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
[0081]
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明实质内容上所作的任何修改、等同替换和简单改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。