基于多特征融合的水下图像颜色校正和对比度增强方法技术

本发明专利技术提供一种基于多特征融合的水下图像颜色校正和对比度增强方法。本发明专利技术方法，包含以下五个过程：颜色校正、对比度增强、融合权重计算、多尺度融合以及细节增强。首先，对采集的水下退化图像采用白平衡进行颜色校正，获取第一幅输入图像；其次，对白平衡后效果图采用引导滤波进行对比度增强，获取第二幅输入图；然后，分别求取两幅输入图的四个特征权重；接着，对权重图进行归一化得到对应的标准化权重图，采用多尺度融合，得到融合结果图；最后，对融合结果图采用色阶处理，增强图像边缘细节，得到最后增强图像。该发明专利技术方法在无需任何先验信息条件下，有效实现水下图像颜色校正和对比度增强，提升图像视觉效果，可以应用于图像预处理。

【技术实现步骤摘要】
基于多特征融合的水下图像颜色校正和对比度增强方法
本专利技术涉及一种基于多特征融合的水下图像颜色校正和对比度增强方法。
技术介绍
随着陆地资源的日益缺乏，海洋资源的开发成为各国关注的焦点。水下探测技术对海洋资源的探索、环境监测以及海洋军事都具有重要意义。水下图像作为获取海洋信息的重要载体，其获取和与水下成像系统有着密切关系。水下退化图像直接影响各项应用。水下采集的图像与陆地拍摄图像不同，其成像环境和光照条件导致水下图像颜色偏色、对比度低以及细节模糊。随着图像处理和计算机视觉技术的快速发展和成熟，采用上述技术处理水下图像，可以有效提升水下图像的视觉效果，使处理后的水下图像更符合人类的视觉感受。目前，水下图像处理的方法较多，主要被分为三类，水下图像增强、水下图像复原以及水下图像融合方法。在一定程度上，水下图像增强方法可以有效改善图像视觉效果，但存在噪声放大，伪影以及颜色失真现象，无法彻底解决水下图像退化问题。水下图像复原方法依赖水下退化模型，需要获取先验知识，算法存在一定局限性。水下图像融合方法可以通过多尺度融合，不仅增强水下图像对比度，解本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多特征融合的水下图像颜色校正和对比度增强方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤S01：将输入的原始图像进行白平衡处理，得到颜色校正图，作为输入图一；/n步骤S02：通过引导滤波处理得到所述输入图一，得到对比度增强图，作为输入图二；/n步骤S03：对所述输入图一和所述输入图二分别提取四个特征权重图，所述特征权重图包括：饱和度权重，全局对比度权重，显著图权重，局部对比度权重；/n步骤S04：对所述步骤S03中得到的所述四个特征权重图加权融合后进行归一化处理，得到标准化权重图一和标准化权重图二；/n步骤S05：通过多尺度融合方法对所述步骤S04获取的所述标准化权重图一和所述标准化权重图...

【技术特征摘要】
1.一种基于多特征融合的水下图像颜色校正和对比度增强方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S01：将输入的原始图像进行白平衡处理，得到颜色校正图，作为输入图一；
步骤S02：通过引导滤波处理得到所述输入图一，得到对比度增强图，作为输入图二；
步骤S03：对所述输入图一和所述输入图二分别提取四个特征权重图，所述特征权重图包括：饱和度权重，全局对比度权重，显著图权重，局部对比度权重；
步骤S04：对所述步骤S03中得到的所述四个特征权重图加权融合后进行归一化处理，得到标准化权重图一和标准化权重图二；
步骤S05：通过多尺度融合方法对所述步骤S04获取的所述标准化权重图一和所述标准化权重图二，得到融合后图像；
步骤S06：对所述步骤S05获取的所述融合图像采用色阶处理得到增强图像。


2.根据权利要求1所述的基于多特征融合的水下图像颜色校正和对比度增强方法，其特征在于：所述步骤S01中的图像颜色校正的白平衡算法，通过计算求解，理论公式如下：









其中，KR、KG、KB分别表示R、G、B通道的增益；λ表示动态参数，λ＝0.005；m、n分别表示图像的长和宽；
根据所述R、G、B通道的增益，求取个各通道的像素值区间[LS,HS]，S∈{R,G,B}；



其中，I(i,j,S)表示S通道像素值；LS表示S通道的KS分位数，HS表示S通道的1-KS分位数；
由于水下图像受光散射影响，导致获取图像模糊程度不同，因此，对色彩补偿后图像进行自适应对比度拉伸，为保证输出图像自然，对比度拉伸取决于分位数选取，具体为：









其中TR(i,j)、TG(i,j)、TB(i,j)分别表示所述R、G、B通道的白平衡后的像素值。


3.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：张维石，周景春，张得欢，王博豪，
申请(专利权)人：大连海事大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21