一种水下海参图像去雾增强方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种水下海参图像去雾增强方法及系统，所述方法包括：基于暗通道优先算法对目标水下海参图像进行去雾处理，获取初步处理图像；基于Retinex算法对所述初步处理图像进行处理，获取所述初步处理图像的反射图像；基于HSV空间色彩增强算法对所述反射图像进行色彩增强处理，获取去雾增强后的目标水下海参图像。本发明专利技术在增强目标水下海参图像的鲜艳度的同时，避免色彩失真，解决了伪影、色彩失真和噪声放大等问题，且无需先验知识就可实现目标水下海参图像的去雾增强。

Underwater fog enhancement method and system for sea cucumber image

The invention provides an underwater sea cucumber image de-fogging enhancement method and a system. The method comprises: a target underwater sea cucumber image is de-fogged based on a dark channel priority algorithm to obtain a preliminary processing image; and the preliminary processing image is processed based on a Retinex algorithm to obtain a reflected image of the preliminary processing image. Based on the HSV space color enhancement algorithm, the reflected image is enhanced to obtain the underwater sea cucumber image after the fog removal enhancement. While enhancing the brightness of the underwater sea cucumber image of the target, the invention avoids color distortion, solves the problems of artifact, color distortion and noise amplification, and realizes the de-fogging and enhancement of the underwater sea cucumber image of the target without prior knowledge.

【技术实现步骤摘要】
一种水下海参图像去雾增强方法及系统
本专利技术属于图像处理
，更具体地，涉及一种水下海参图像去雾增强方法及系统。
技术介绍
海参中蕴含着丰富的蛋白质和维生素，具有低脂肪和营养平衡性好等特点，成为人们摄取优质动物性蛋白质的重要来源。海参的形状、尺寸、颜色及纹理等视觉属性在海参养殖中起着重要的作用。其不仅能反映海参的基本生长情况，还可以为海参的投喂、捕捞和分级等提供依据。运用计算机视觉技术获取生物的相关信息成为国内技术发展趋势，它不仅能有效地降低人力物力，还可以快速准确地计算得到生物的各种统计信息，为生物高效、经济地养殖提供依据。在基于视觉技术获取海参的相关信息时，由于光线的散射、吸收效应以及水下气泡和悬浮物的干扰，使采集到的水下海参图像雾化严重、颜色失真等，从而制约了水下视觉技术的发展和应用。因此在根据水下海参图像获取海参的相关信息之前需要对水下海参图像进行去雾增强，以提高水下海参图像的视觉质量。传统的水下海参图像去雾增强方法有对比增强技术和直方图均衡化等，然而这些方法往往会导致水下海参图像过度增强和白化，从而使得水下海参图像去雾增强效果差。
技术实现思路
为克服上述现有的数组数据结构恢复方法费时费力，且容易产生错误的问题或者至少部分地解决上述问题，本专利技术提供一种水下海参图像去雾增强方法及系统。根据本专利技术的第一方面，提供一种水下海参图像去雾增强方法，包括：基于暗通道优先算法对目标水下海参图像进行去雾处理，获取初步处理图像；基于Retinex算法对所述初步处理图像进行处理，获取所述初步处理图像的反射图像；基于HSV空间色彩增强算法对所述反射图像进行色彩增强处理，获取去雾增强后的目标水下海参图像。具体地，通过以下公式基于暗通道优先算法对目标水下海参图像进行去雾处理，获取初步处理图像：其中，J(x)为所述初步处理图像，I(x)为所述目标水下海参图像，A为全球大气光成分，t(x)为透射率，t0为预设阈值，为t(x)的预估值，ω为调整参数，c∈{r,g,b}，Ic(y)为所述目标水下海参图像的各通道，Ac为各通道对应的全球大气光成分，Ω(x)表示以像素x为中心的一个窗口。具体地，所述初步处理图像为RGB格式；相应地，在基于Retinex算法对所述初步处理图像进行处理的步骤之前还包括：将所述初步处理图像转换为HSV格式；调整HSV格式的所述初步处理图像中的V分量以提高所述初步处理图像的亮度；将HSV格式的所述初步处理图像重新转换为RGB格式。具体地，通过以下公式基于Retinex算法对所述初步处理图像进行处理，获取所述初步处理图像的反射图像：R(x,y)＝exp(logS(x,y)-logL(x,y))；L(x,y)＝S(x,y)*F(x,y)；其中，R(x,y)为所述反射图像，S(x,y)为所述初步处理图像，F(x,y)为高斯滤波函数，L(x,y)为所述初步处理图像的光照图像，(x，y)为像素坐标。具体地，所述反射图像为RGB格式；相应地，在基于HSV空间色彩增强算法对所述反射图像进行处理的步骤之前还包括：将所述反射图像转换为HSV格式；调整HSV格式的所述反射图像中的S分量以提高所述反射图像的饱和度。具体地，通过以下公式基于HSV空间色彩增强算法对所述反射图像进行色彩增强处理，获取去雾增强后的目标水下海参图像：其中，RHSV(x,y)为HSV格式的所述去雾增强后的目标水下海参图像，M为增益系数，N为尺度总个数，wn为第n个尺度对应的权值，Is(x,y)为HSV格式的所述反射图像，Fn(x,y)为第n个尺度对应的高斯滤波函数，b为偏移量。具体地，将HSV格式的所述初步处理图像重新转换为RGB格式的步骤之后还包括：基于加权平均滤波算法对调整后的所述初步处理图像进行处理。根据本专利技术第二方面提供一种水下海参图像去雾增强系统，包括：第一处理模块，用于基于暗通道优先算法对目标水下海参图像进行处理，获取初步处理图像；第二处理模块，用于基于Retinex算法对所述初步处理图像进行处理，获取所述初步处理图像的反射图像；第三处理模块，用于基于HSV空间色彩增强算法对所述反射图像进行处理，获取去雾增强后的目标水下海参图像。根据本专利技术的第三方面，提供一种水下海参图像去雾增强设备，包括：至少一个处理器、至少一个存储器和总线；其中，所述处理器和存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如前所述的方法。根据本专利技术的第四方面，提供一种非暂态计算机可读存储介质，用于存储如前所述方法的计算机程序。本专利技术提供一种水下海参图像去雾增强方法及系统，该方法通过先基于暗通道优先算法对目标水下海参图像进行初步去雾增强，然后基于Retinex算法对初步去雾增强的结果除去光照影响，获取初步处理结果的反射图像，最后基于HSV空间色彩增强算法对反射图像进行色彩增强，从而在增强目标水下海参图像的鲜艳度的同时，避免色彩失真，解决了伪影、色彩失真和噪声放大等问题，且无需先验知识就可实现目标水下海参图像的去雾增强。附图说明图1为本专利技术实施例提供的水下海参图像去雾增强方法整体流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的水下海参图像去雾增强方法中单只海参图像去雾增强效果对比示意图；其中，a为原始图像，b为本实施例效果示意图，c为高斯模糊方法效果示意图，d为暗通道优先方法效果示意图，e为自适应直方图均衡方法效果示意图，f为自适应色彩比例和对比度方法效果示意图，g为直方图均衡方法效果示意图，h为多尺度Retinex方法效果示意图；图3为本专利技术实施例提供的水下海参图像去雾增强方法中多只海参图像去雾增强效果对比示意图；其中，a为原始图像，b为本实施例效果示意图，c为高斯模糊方法效果示意图，d为暗通道优先方法效果示意图，e为自适应直方图均衡方法效果示意图，f为自适应色彩比例和对比度方法效果示意图，g为直方图均衡方法效果示意图，h为多尺度Retinex方法效果示意图；图4为本专利技术实施例提供的水下海参图像去雾增强系统整体结构示意图；图5为本专利技术实施例提供的水下海参图像去雾增强设备整体结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例，对本专利技术的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本专利技术，但不用来限制本专利技术的范围。在本专利技术的一个实施例中提供一种水下海参图像去雾增强方法，图1为本专利技术实施例提供的水下海参图像去雾增强方法整体流程示意图，该方法包括：S101，基于暗通道优先算法对目标水下海参图像进行去雾处理，获取初步处理图像；其中，暗通道优先算法是一种统计意义上的去雾算法。目标水下海参图像为待去雾增强的水下海参图像，为RGB格式的彩色图像。在绝大多数非天空的局部区域里，某些像素总会有至少一个颜色通道具有很低的值。即该区域光强度的最小值是个很小的数，对于任意的输入图像J，其暗通道可以用以下公式表达：其中，Jc表示输入图像J的每个通道，Ω(x)表示以像素x为中心的一个窗口。首先求出每个像素的r、g和b分量中的最小值，存入一张和输入图像J大小相同的灰度图中，然后再对这幅灰度图进行最小值滤波，滤波的半径由窗口大小决定，一般有WindowSize＝2*Radius+1，WindowSize为窗口大小，Radius为滤波半径。暗本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种水下海参图像去雾增强方法，其特征在于，包括：基于暗通道优先算法对目标水下海参图像进行去雾处理，获取初步处理图像；基于Retinex算法对所述初步处理图像进行处理，获取所述初步处理图像的反射图像；基于HSV空间色彩增强算法对所述反射图像进行色彩增强处理，获取去雾增强后的目标水下海参图像。

【技术特征摘要】
1.一种水下海参图像去雾增强方法，其特征在于，包括：基于暗通道优先算法对目标水下海参图像进行去雾处理，获取初步处理图像；基于Retinex算法对所述初步处理图像进行处理，获取所述初步处理图像的反射图像；基于HSV空间色彩增强算法对所述反射图像进行色彩增强处理，获取去雾增强后的目标水下海参图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下公式基于暗通道优先算法对目标水下海参图像进行去雾处理，获取初步处理图像：其中，J(x)为所述初步处理图像，I(x)为所述目标水下海参图像，A为全球大气光成分，t(x)为透射率，t0为预设阈值，为t(x)的预估值，ω为调整参数，c∈{r,g,b}，Ic(y)为所述目标水下海参图像的各通道，Ac为各通道对应的全球大气光成分，Ω(x)表示以像素x为中心的一个窗口。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初步处理图像为RGB格式；相应地，在基于Retinex算法对所述初步处理图像进行处理的步骤之前还包括：将所述初步处理图像转换为HSV格式；调整HSV格式的所述初步处理图像中的V分量以提高所述初步处理图像的亮度；将HSV格式的所述初步处理图像重新转换为RGB格式。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下公式基于Retinex算法对所述初步处理图像进行处理，获取所述初步处理图像的反射图像：R(x,y)＝exp(logS(x,y)-logL(x,y))；L(x,y)＝S(x,y)*F(x,y)；其中，R(x,y)为所述反射图像，S(x,y)为所述初步处理图像，F(x,y)为高斯滤波函数，L(x,y)为所述初步处理图像的光照图像，(x，y)为像素坐标。5.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述反射图像为RGB格...

【专利技术属性】
技术研发人员：李振波，李光耀，钮冰姗，彭芳，朱玲，吴静，李晨，李道亮，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：北京,11