一种基于最优复原参数的水下图像增强方法技术

本发明专利技术涉及一种基于最优复原参数的水下图像增强方法，所述方法包括以下步骤：所述方法包括以下步骤：步骤S1、输入图像，收集数百张高质量的水下图片作为样本，获得新水下图像暗通道先验性；步骤S2、基于新UDCP结论的RGB三通道传输地图估计；步骤S3、基于融合方法的背景光估计；步骤S4、图像复原。其优点表现在：最终的输出结果显示在对比度、饱和度、明度等多方面都获得较好的增强效果。而且本发明专利技术的方法适用于在不同环境下的水下图像，增强后的图像可用于水下探测、海洋资源评估以及目标识别等应用。

An underwater image enhancement method based on optimal restoration parameters

The present invention relates to an underwater image enhancement method based on optimal recovery parameters. The method includes the following steps: the method includes steps S1, input images, collection of hundreds of high-quality underwater images as samples, and a new underwater image dark channel pre assay; step S2, RGB based on new UDCP conclusions. Three channel transmission map estimation; step S3, background light estimation based on fusion method; step S4, image restoration. Its advantages are as follows: the final output results show that the contrast enhancement, saturation, lightness and other aspects have achieved better enhancement effect. Moreover, the method of the invention is suitable for underwater images in different environments. The enhanced images can be used for underwater detection, marine resources assessment and target recognition.

【技术实现步骤摘要】
一种基于最优复原参数的水下图像增强方法
本专利技术涉及水下图像复原及增强
，具体地说，是一种基于最优复原参数的水下图像增强方法。
技术介绍
海洋世界蕴含着大量的资源，在陆地人口暴增、资源日趋枯竭、环境急剧恶化等问题下，开发和保护海洋是一项重要的、具有战略意义的选择。海洋信息的传输、获取和处理等理论实践对合理开发和保护海洋生态、海洋资源、海洋多样性都起到了关键作用。水下图像是海洋信息的重要载体，然而与自然环境下的图像相比，水下图像的成像原理更加复杂、对比度低、可视性差。这些因素都对海洋生态、海洋资源、海洋多态性等研究带来阻碍。还原清晰、真实的水下图像对于海洋世界的研究具有重要意义。造成水下图像退化的原因主要有以下几个方面。1)光在水中传播呈指数衰减并且不同波长的光在水中传播时具有不同的衰减率，这些原因造成图像对比度低、模糊不清和颜色失真等问题。2)受水下悬浮颗粒和水中溶解的有机质的影响，拍摄的水下图像具有较大的噪声。3)为了提高水下成像范围，人造光源往往会被当作辅助光源，会给图像引入非均匀光照，导致拍摄的水下图像中心具有明亮的光斑、四周光照不足。目前，水下图像清晰化技术大致可以分为两类：水下图像增强方法和水下图像复原方法。水下图像增强方法并不考虑水下成像原理,主要通过调整图像中的像素值来调整对比度和颜色,从而获得水下图像更多的信息和细节。水下图像复原方法通常是基于水下成像物理模型，分析水下图像退化机理，估计成像模型参数并以反补偿等方式恢复出清晰自然的水下图像。近几年来水下图像清晰化技术已经取得了显著的效果，并且受到了广泛的应用。水下图像增强方法往往不考虑图像的成像机制只关注于调整图像的像素值来实现图像增强效果。2003年，Chambah等人提出一种具有较好的非监督性和鲁棒性的水下图像颜色修正方法。实验表明该方法实际应用于水下图像分割和特征提取时，可以取得较好的效果。2005年，Torres-Mendez等人使用马尔可夫随机场描述颜色失真的水下图像和对应真实图像之间的关系，从统计先验的角度恢复水下图像的真实颜色，并且从不同水下场景中获得的实验数据验证了该方法的可行性和有效性。2007年，Iqbal等人提出一种简单有效的水下图像增强算法，该方法基于直方图拉伸算法。针对水下图像颜色衰减和对比度丢失的问题，首先在RGB颜色空间拉伸衰减严重的红绿色分量直方图，之后在HSI颜色空间拉伸图像的饱和度和亮度，从而提高水下图像的对比度和颜色。2010年，Iqbal等人提出一种基于颜色平衡和对比度修正的非监督水下图像增强算法。Iqbal等人提出的这两种算法至今仍被广泛研究和使用。2013年，Henke等人通过分析经典彩色恒常算法应用于水下图像时遇到的问题，提出一种基于特征的彩色恒常假设算法来修正水下图像的颜色偏差。该方法基于灰度世界假设条件，首先分离水下图像的前景和背景，并采用白平衡算法仅针对前景区域进行相应处理。2015年，Ghani等人在Iqbal等人提出的水下图像增强算法的基础上，对其进行修正和改进。改进方法与多种水下图像增强算法进行定性和定量的比较，比较结果具有较大的优势。基于物理模型的方法是指对水下图像的退化过程进行数学建模，通过估计模型参数，反演退化过程获得清晰的水下图像，属于图像复原范畴。2006年，Trucco等人基于简化的Jaff-McGlamery水下成像数学模型提出一种自调的水下图像复原滤波器。该方法基于两种理想的假设条件：水下图像受到均匀光照并且只受到前向散射的影响。成像参数基于最大化全局对比度进行最优化估计，进而反演退化过程获得清晰的水下图像。实验结果表明该方法可以某种程度上降低图像受到的光照散射影响。然而，该方法的假设条件限制其实际应用。2007年，Hou等人将水下光学属性与传统图像复原方法相结合，假设水下图像的模糊是由水体以及悬浮颗粒引起的光照散射所导致的。该方法通过估计光照散射参数，采用反卷积的方式复原水下图像。2010年，Carlevaris-Bianco等人研究发现不同颜色的光照在水下传播时衰减层度不同。通过该物理属性来估计成像场景深度，进而移除光照散射对水下图像造成的影响。2012年，Chiang等人采用经典的图像(暗通道先验特性)去雾算法并结合水下光选择性衰减的特点，提出一种水下图像复原方法。该方法除了可以有效提高水下图像的清晰度和颜色保真度以外，还可以降低人造光源对水下图像造成的非均匀的影响。2013年，Wen等人提出一种新的水下光学成像数学模型，并根据提出的模型估计散射率和背景光，通过反演推导出清晰的水下图像。2014年，Serikawa等人沿着光照传播路径进行能量补偿来解决水下图像受到的散射和颜色偏差等影响。2015年，Galdran等人提出一种红信道方法来恢复水下图像丢失的对比度。该方法是经典的图像去雾模型-暗通道的变形。实验结果表明该算法可以有效地处理人造光区域，提高图像颜色真实度。2016年，Li等人提出一种解决水下图像颜色偏差和对比度丢失的复原方法。实验结果表明提出的方法可以有效移除水下图像的颜色偏差，提高其对比度和清晰度，与此同时可以恢复出水下图像原有的自然表面。基于物理模型的图像复原方法不能够满足实际环境的应用，需要的方法往往具有实时性，本专利技术发现目前大部分的基于物理模型的图像复原方法都需要较长的处理时间，这一方面需要进行优化和提高。但现有方法的鲁棒性和自适应能力不足，应用在不同类型的退化图像不能自适应做出调整。中国专利文献CN201510727610.6，申请日20151030，专利名称为：一种适用于水下激光距离选通图像的图像增强方法，公开了一种适用于水下激光距离选通图像的图像增强方法，涉及水下图像增强领域，本方法包括如下步骤：首先连续获取水下激光距离选通图像，将连续多帧水下激光距离选通图像叠加，滤除背景噪声，得到原始图像；然后用二维直方图双平台均衡化的方法处理原始图像，得到一次增强图像；接着，用Retinex方法处理一次增强图像，得到二次增强图像；最后，二次增强图像经过伽马校正，得到最终水下激光距离选通增强图像。上述专利文献解决了水下激光距离选通图像存在的噪声量大、对比度差、照明不均匀的问题，对图像进行了有针对性的增强，但是，关于一种适用于在不同环境下的水下图像，对不同的水下应用场景和不同类型的退化图像做出自适应的调整，不应受到应用场景和外界条件的限制，具有较好的鲁棒性和自适应能力，在对比度、饱和度、明度等多方面都获得较好的增强效果的技术方案则无相应的公开。综上所述需要一种适用于在不同环境下的水下图像，对不同的水下应用场景和不同类型的退化图像做出自适应的调整，不应受到应用场景和外界条件的限制，具有较好的鲁棒性和自适应能力，在对比度、饱和度、明度等多方面都获得较好的增强效果的水下图像增强方法，而关于这种水下图像增强方法目前还未见报道。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有技术中的不足，提供一种基于最优复原参数的水下图像增强方法，适用于在不同环境下的水下图像，对不同的水下应用场景和不同类型的退化图像做出自适应的调整，不应受到应用场景和外界条件的限制，具有较好的鲁棒性和自适应能力，在对比度、饱和度、明度等多方面都获得较好的增强效果。为实现上述目的，本专利技术采本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于最优复原参数的水下图像增强方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S1、输入图像，收集数百张高质量的水下图片作为样本，获得新水下图像暗通道先验性；步骤S2、基于新UDCP结论的RGB三通道传输地图估计；步骤S21、使用水下图像成像模型并对两边都采用最小滤波器并依据红色通道在水中的衰减度最大可以获得红色通道的传输地图；步骤S22、依据三个通道的衰减率与对应通道的波长和背景光有直接关系，直接求出GB通道的传输地图；步骤S3、基于融合方法的背景光估计，并依据三个通道不同的分布特性定义出三个通道的参考点，然后使用加权融合的方法获得健壮的背景光；步骤S4、图像复原。

【技术特征摘要】
1.一种基于最优复原参数的水下图像增强方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S1、输入图像，收集数百张高质量的水下图片作为样本，获得新水下图像暗通道先验性；步骤S2、基于新UDCP结论的RGB三通道传输地图估计；步骤S21、使用水下图像成像模型并对两边都采用最小滤波器并依据红色通道在水中的衰减度最大可以获得红色通道的传输地图；步骤S22、依据三个通道的衰减率与对应通道的波长和背景光有直接关系，直接求出GB通道的传输地图；步骤S3、基于融合方法的背景光估计，并依据三个通道不同的分布特性定义出三个通道的参考点，然后使用加权融合的方法获得健壮的背景光；步骤S4、图像复原。2.根据权利要求1所述的基于最优复原参数的水下图像增强方法，其特征在于，步骤S21中的红色通道的传输地图具体如下：步骤S211、考虑背景散射是造成图像模糊的因素，将水下图像成像模型公式简化为：Ic(x)＝Jc(x)tc(x)+Bc(1-tc(x))，c∈{r，g，b}，其中x代表图像中的一个坐标(i，j)，c代表红绿蓝RGB通道，Jc(x)表示复原后的图像也就是原来场景光亮，Bc表示为均匀背景光，tc(x)表示为Jc(x)经过衰减、散射和折射等过程到达相机的残余比例；步骤S212、将最小滤波器使用在水下图像成像模型公式的两边，并且在两边都除上Bc，获得以下公式：步骤S213、根据步骤S1获得新水下图像暗通道先验性，通过UDCP的得到像素值并将像素值代入步骤S212的公式中，获得以下公式：其中估计的传输地图TM在三个通道中，红色光线的衰减率最大，红色通道的传输地图为：3.根据权利要求1所述的基于最优复原参数的水下图像增强方法，其特征在于，步骤S22中的GB通道的传输地图具体如下：步骤S221、根据只有在Bc选择为三个通道中的最大值Bmax才能获得最小值，将步骤S213中公式生成为以下公式：其中和分别表示从图像中最远的点获得的红色通道背景光和蓝绿色背景光，其中标准RGB通道的波长分别是λr＝620nm、λg＝540nm和λb＝450nm，其中这些系数分别设定为m＝-0.00113和i＝1.62517，这时GB通道的传输地图表示为：4.根据权利要求1所述的基于最优复原参数的水下图像增强方法，其特征在于，RGB通道的传输地图分别估计后，设定RGB通道传输地图的最小值为0.1～0.3，使用引导滤波器对RGB传输地图精细化处理。...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄冬梅，宋巍，王龑，王建，魏立斐，李明慧，
申请(专利权)人：上海海洋大学，
类型：发明
国别省市：上海,31