一种基于EME与Mask的水下图像匀光算法制造技术

本发明专利技术公开了一种基于EME与Mask的水下图像匀光算法，对原始图像F(x,y)进行图像块分割处理，将以不同步长分割后的图像的EME值进行加权平均，原始图像F(x,y)与背景图像G(x,y)进行相减运算，以得到亮度分布均匀的理想图像I(x,y)，将图像I(x,y)进行拉伸处理，进一步改善输出图像的效果。本发明专利技术的有益效果是可以用于光照不均匀的水下图像的匀光处理，具有自适应性和准确性的特点。

An underwater image smoothing algorithm based on EME and mask

【技术实现步骤摘要】
一种基于EME与Mask的水下图像匀光算法
本专利技术属于水下图像处理
，涉及一种基于EME与Mask的水下图像匀光算法。
技术介绍
随着社会经济的发展，人类对于海洋资源的探测与开发的需求在逐步上升。对于水下目标物的识别、分类、分割以及目标识别等任务也有了更高的需求。输入图像的质量严重影响水下任务的准确率，所以获取高质量的水下图像数据对于提升水下任务的准确率非常重要。由于水下图像成像条件复杂，水体中悬浮颗粒对光线的吸收及散射作用以及不同波长的光在水下的衰减程度不同，水下图像通常存在细节模糊、对比度低、颜色失真、光照不均匀等问题。为了改善水下图像质量、提升水下任务的准确率，我们需要对原始的水下图像进行相应的处理。匀光算法能够有效的改善水下光学图像光照不均匀的问题，有重要的实际应用价值。目前，现存的匀光算法有Mask匀光算法、Retinex匀光算法、Wallis匀光算法等。其中，Mask匀光算法由于模型简单，结果视觉效果好而受到广泛应用。但传统的Mask匀光算法存在着一些缺陷，即无法自适应的调整滤波器参数。通过高斯低通滤波器获取背景图像是Ma本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于EME与Mask的水下图像匀光算法，其特征在于按照以下步骤进行：/n(1)对原始图像F(x,y)进行图像分块处理：将水下原始RGB图像分别分割为x×x的大小相等的图像块，其中x为分割步长；进行步长分别为L、M、N的三次图像分割，将分割后的三类图像再分别进行后续计算；/n(2)对不同步长分割后的图像分别计算其EME值，EME值描述了图像灰度的平均动态范围，其定义为：/n

【技术特征摘要】
1.一种基于EME与Mask的水下图像匀光算法，其特征在于按照以下步骤进行：
(1)对原始图像F(x,y)进行图像分块处理：将水下原始RGB图像分别分割为x×x的大小相等的图像块，其中x为分割步长；进行步长分别为L、M、N的三次图像分割，将分割后的三类图像再分别进行后续计算；
(2)对不同步长分割后的图像分别计算其EME值，EME值描述了图像灰度的平均动态范围，其定义为：



其中Imax为图像块最大灰度值，Imin为图像块的最小灰度值，k1、k2为指定步长将原图像分为块k1×k2，c为任意常数以防止分母为0，计算得出三种不同步长的分割方式的EME值，分别为EME1、EME2、EME3；
(3)将不同步长分割后的图像的EME值进行加权平均：加权平均计算的引入能够减小EME值的误差；首先分别计算出三种步长的分割方式EME值的权重：



再计算出以不同步长分割后的图像EME值的加权平均数：
EME＝EME1×w1+EME2×w2+EME3×w3
上式结果即为最终得到的EME值；
(4)加权平均后的EME值作为高斯低通滤波器的截止频率，将原始图像F(x,y)进行滤波以得到背景图像G(x,y)：EME值体现了图像的色差变化情况，其与滤波系数成正比关系；对不均匀光照的水下图像进行数学建模如下：
F(x,y)＝I(x,y)+G(x,y)
其中I(x,y)为亮度分布均匀的理想图像，G(x,y)为反映噪声的背景图像，将原始水下RGB图像F(x,y)经过傅里叶变换后，输入到截止频率为EME值的高斯低通滤波器进行滤波，以得到背景图像G(x,y)；
(5)将原始图像F(x,y)与背景图像G(x,y)进行相减运算：
I(x,y)＝F(x,y)-G(x,y)+Imean
其中I...

【专利技术属性】
技术研发人员：何波，曹雪婷，荣生辉，沈鉞，年睿，冯晨，严天宏，李光亮，李腾跃，刘永彬，
申请(专利权)人：中国海洋大学，
类型：发明
国别省市：山东;37