基于信息熵最大化消除水波纹影响的水下图像增强方法技术

基于信息熵最大化消除水波纹影响的水下图像增强方法，属于水下图像增强方法技术领域。先拍摄得到标定板图像,将拍摄图像转换至HSV色彩空间，对于亮度V分量，基于多尺度Retinex方法分离出高频分量与低频分量，对所得高频分量进行对比度受限的自适应直方图拉伸和基于小波变换的阈值去噪，得到无水波纹影响的高频分量标定板图像；对于低频分量基于最大信息熵消除水波纹，再使用基于白平衡方法进行光照校正；对改进的高、低频信息按线性加权融合，得到融合后的图像；对图像进行对比度和亮度自适应增加，最后变换回RGB色彩空间，得到融合后的增强图像。该方法解决了水波纹对水下图像的影响，保证了水下图像拍摄的质量。保证了水下图像拍摄的质量。保证了水下图像拍摄的质量。

【技术实现步骤摘要】
基于信息熵最大化消除水波纹影响的水下图像增强方法


[0001]本专利技术涉及一种水下图像增强方法，具体为基于信息熵最大化消除水波纹影响的水下图像增强方法，属于水下图像增强方法


技术介绍

[0002]水波纹是由于水下物体运动而产生，水波纹使拍摄的水下图像出现明显的鬼影区域，存在背景灰度不均、假轮廓、假细节和自阴影等情况。现有最好的方法是需要等待水面恢复平静后再进行拍摄，该方法对拍摄要求过于苛刻。
[0003]2017年，方亮等人提出一种图像融合方法及图像分离方法(专利申请公布号CN 108053387 A,申请人:神思电子技术股份有限公司)，采用水纹图像的复杂性对图像进行细节保密，达到防破解的目的。该方法并没有解决水波纹对图像产生的视觉质量影响。
[0004]2019年6月，李昌利等人在“基于多通道均衡化的水下彩色图像增强方法(华中科技大学学报(自然科学版),2019(6))”一文中针对水下环境中图像颜色严重失真的问题，首先对原始图像在对数域上进行归一化处理后转换到HSI颜色空间；然后，对亮度分量利用McCann Retinex方法在四个方向(纵横)进行比较、实现增强，并根据图像全局亮度信息进行照度增强，计算各通道的累积分布函数并对密集部分进行拉伸处理。该方法适用于改善静水时水下图像照度信息，并保留了饱和度和色度信息；但该方法不能适用于物体运动产生水波纹的情况。
[0005]2019年，朱敦尧等人提出一种消除透明图片水波纹的方法和装置(专利申请公布号：CN 110992242A，申请人：武汉光庭信息技术股份有限公司)。通过获取RGBA32图像中的Alpha信息图像，并将图片对应像素点的Alpha值和RGB分量进行合并和误差扩散处理，该方法能有效解决低位深显示设备带来的水波纹现象。但是由于需要循环遍历Alpha信息图像和RGB信息图像的每个像素，运行时间较长，而且该方法通过误差扩散方法，不利于完全消除水波纹的影响，同时该方法不适用于彩色图片。
[0006]2020年，徐岩等人提出一种结合双边滤波与Retinex的水下图像增强方法(专利申请公布号：CN 108053374A，申请人：天津大学)。该专利技术将水波纹分量分为高频分量和低频分量，首先，对于高频分量结合双边滤波去噪；其次，对于低频分量，采用基于高斯中心环绕多尺度Retinex分离出反射分量与照射分量，假设水波纹的低频分量为该照射分量，采用伽马校正调整光照得到新的照射分量；最后，基于Retinex理论实现光照分量、反射分量的融合增强，得到校正后的水波纹分量。该方法能有效抑制水波纹对于图像质量的影响，但由于未考虑水波纹在不同水域的运动形式，所以不能达到消除水波纹的效果。
[0007]综上所述,现有的水下图像增强方法不能完全消除水波纹的影响，并且存在方法时间复杂度高、适用场景有限的问题，从而影响水下图像拍摄质量。

技术实现思路

[0008]为了克服现有技术和方法的不足，本专利技术提出一种基于信息熵最大化消除水波纹
影响的水下图像增强方法，提取图像的高低频分量，利用信息熵最大化考虑水波纹的能量影响进行图像融合增强，通过引入水波纹的系数，该方法能很好的消除水波纹带来的影响，能够有效提高水下标定板的拍摄质量。
[0009]本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的，基于信息熵最大化消除水波纹影响的水下图像增强方法，其数据处理对象为水下拍摄有水波纹影响的低照度图像，包括以下步骤：
[0010]步骤1：提高标定板高频分量
[0011]1.1将拍摄图像转换至HSV色彩空间；
[0012]1.2对于亮度V分量，基于多尺度Retinex(亦作MSR(Multi Scale Retinex))分离出高频分量与低频分量；
[0013]1.3对高频分量进行对比度受限的自适应直方图(CLAHE)拉伸；
[0014]1.4对拉伸后的高频分量进行基于小波变换的阈值去噪，得到无水波纹影响的高频分量标定板图像；
[0015]步骤2：改善标定板低频分量
[0016]2.1对于低频分量基于最大信息熵消除水波纹；
[0017]2.2基于白平衡方法进行光照校正；
[0018]步骤3：图像融合
[0019]3.1对改进的高、低频进行融合；
[0020]3.2将图像变换回RGB色彩空间。
[0021]进一步的，所述步骤
[0022]2.1对于低频分量基于最大信息熵消除水波纹，具体做法：
[0023]2.1.1计算低频分量图像的纹理能量
[0024]在彩色图像的低频分量中，为消除其中颜色、光照、亮度等外界环境的变化带来的影响，需要从彩色图像重新构造对比度图。方法如下：
[0025](1)将彩色图像的低频分量变换为灰度图像记为求出图像中每行像素的局部灰度极值，设光学中心的图像坐标(u0,v0)，构造为极值图像表示为K
V
(x,y)。
[0026][0027](2)对极值图像K
V
(x,y)进行对比度提取，得到对比度图像T
V
(x,y)，如式(10)所示：
[0028]T
V
(x,y)＝||K
V
(x,y)
‑
K
V
(x,y
‑
1)||
ꢀꢀ
(10)
[0029]采用区域卷积的方法构造能量图像，与单方向卷积相比，区域卷积不仅可以抑制噪声，并且还能起到行间能量滤波的作用，从而得到更好的纹理能量分布图。则能量图像P
I
(x,y)计算公式如(11)为：
[0030][0031]式中：T0为卷积核；(s0,t0)表示为该卷积核中的每个元素位置坐标，其行和列大小分别为(2*λ1+1)、(2*λ2+1)；本专利技术中取卷积核的每个元素为：
W0为求解函数。
[0032]2.1.2计算低频分量图像的水波纹能量
[0033]设水面波形为余弦形式，在X
w
OZ
w
坐标系中，其上某一点η在任意时刻t，水波自由面波形的传播可表示为：
[0034][0035]式中：v0——水波波速，表示单位时间内水波波形移动(传播)的距离；L0——水波波长，一个波周期的水波传输距离；H0——水波波高，水波峰值与谷值之差；
[0036]则两个振幅分别为H1,H2、波长分别为L1,L2，波速分别为v1,v2的单色波叠加成的多色波可表示为：
[0037][0038]该多色波在X
w
OZ
w
坐标系中任意时刻t的能量P
W
可以表示为公式(14)：
[0039][0040]ρ为该水域的密度，g为重力加速度(一般取9.8kg/s2)。
[0041]2.1.3基于最大信息熵消除水波纹
[0042]在彩色图像的低频分量中，信息熵E可表示为：
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于信息熵最大化消除水波纹影响的水下图像增强方法，其特征是，其数据处理对象为水下拍摄有水波纹影响的低照度图像，包括以下步骤：步骤1)：提高标定板高频分量1.1)将拍摄图像转换至HSV色彩空间；1.2)对于亮度V分量，基于多尺度MSR分离出高频分量与低频分量；1.3)对高频分量进行对比度受限的自适应直方图拉伸；1.4)对拉伸后的高频分量进行基于小波变换的阈值去噪，得到无水波纹影响的高频分量标定板图像；步骤2)：改善标定板低频分量2.1)对于低频分量基于最大信息熵消除水波纹；2.2)基于白平衡方法进行光照校正；步骤3)：图像融合3.1)对改进的高、低频信息按线性加权融合；3.2)将图像变换回RGB色彩空间。2.根据权利要求1所述的基于信息熵最大化消除水波纹影响的水下图像增强方法，其特征是，所述步骤2.1)对于低频分量基于最大信息熵消除水波纹的具体做法如下：2.1.1)计算低频分量图像的纹理能量在彩色图像的低频分量中，为消除其中颜色、光照、亮度等外界环境的变化带来的影响，需要从彩色图像重新构造对比度图，方法如下：(1)将彩色图像的低频分量变换为灰度图像记为求出图像中每行像素的局部灰度极值，设光学中心的图像坐标(u0,v0)，构造为极值图像表示为K
V
(x,y)；(2)对极值图像K
V
(x,y)进行对比度提取，得到对比度图像T
V
(x,y)，如式(10)所示：T
V
(x,y)＝||K
V
(x,y)
‑
K
V
(x,y
‑
1)||
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)采用区域卷积的方法构造能量图像，与单方向卷积相比，区域卷积不仅可以抑制噪声，并且还能起到行间能量滤波的作用，从而得到更好的纹理能量分布图，则能量图像P
I
(x,y)计算公式如(11)为：式中：T0为卷积核；(s0,t0)表示为该卷积核中的每个元素位置坐标，其行和列大小分别为(2*λ1+1)、(2*λ2+1)；本发明中取卷积核的每个元素为：W0为求解函数；2.1.2)计算低频分量图像的水波纹能量设水面波形为余弦形式，在X
w
OZ
w
坐标系中，其上某一点η在...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙进，汪和平，姜金，张道周，
申请(专利权)人：扬州大学，
类型：发明
国别省市：