融合暗通道与全局直方图拉伸的水下图像色彩恢复方法技术

本发明专利技术公开了融合暗通道与全局直方图拉伸的水下图像色彩恢复方法，包括如下步骤：采集水下图像，进行相关预处理形成标准RGB图像；对彩色图像进行暗通道建模；对RGB图像进行直方图拉伸建模；寻找图像中参与拉伸的像素阈值；结合暗通道和自然图像色彩分布原理，确定直方图拉伸参数；进行直方图拉伸，对形成的图像进行再次进行色彩均衡。根据本发明专利技术能够有效地对水下图像进行色彩恢复，提升后续图像研究的效率。本发明专利技术能够应用到水下摄影、无人船避障、水文环境研究等多种场景，具有巨大的实用意义。

【技术实现步骤摘要】
融合暗通道与全局直方图拉伸的水下图像色彩恢复方法
本专利技术涉及一种水下图像色彩恢复技术，更具体的说，涉及融合暗通道与全局直方图拉伸的水下图像色彩恢复方法。
技术介绍
水下图像色彩暗淡单调，远不如自然图像那么色彩丰富，其直方图分布在相对较低范围，特征不明显。水下图像与水上的自然图像相比更加复杂，主要原因有两个方面：一个是水下环境和水的浑浊度，另一个是水对光的吸收、散射和反射。目前对水下图像的增强恢复的方法主要可以分为两大类：一类是基于物理的方法，根据水下图像的背景色到处水的固有光学性质，通过考虑光在水介质中传播的基本物理原理来增强水下图像，如Zhao等人(Zhao,Xinwei,TaoJin,andSongQu."Derivinginherentopticalpropertiesfrombackgroundcolorandunderwaterimageenhancement."OceanEngineering94(2015):163-172.)提出从背景颜色和水下图像增强中获得固有的光学特性。但这种方法对图像色彩的恢复不够理想；另一种是基于图像的方法，基于波长补偿的算法可以补偿光沿传播路径的衰减以及可能存在的人工光源的影响，基于色彩调整的方法能够有效提高水下图像的色彩平衡，如Chani等人(Ghani,AhmadShahrizanAbdul,andNorAshidiMatIsa."UnderwaterimagequalityenhancementthroughintegratedcolormodelwithRayleighdistribution."Appliedsoftcomputing27(2015):219-230.)提出的结合瑞利分布的彩色模型增强水下图像质量的方法，虽然能够有效提高水下图像的色彩平衡，但需要消耗大量计算资源和较长的计算时间。解决水下图像色彩恢复问题有着重大的现实意义，例如水下摄影，无人艇避障，水文检测等。基于此，提出一种高效的水下图像色彩恢复方法，在取得十分理想的色彩恢复结果的同时，减小了计算的复杂度和时间。
技术实现思路
本专利技术的目的旨在解决现有水下图像色彩恢复问题。本专利技术至少通过如下技术方案之一实现。融合暗通道与全局直方图拉伸的水下图像色彩恢复方法，包括以下步骤：(1)采集水下图像，进行相关预处理形成标准RGB图像；(2)对彩色图像进行暗通道模型建模；(3)对标准RGB图像进行直方图拉伸模型建模；(4)寻找图像中参与拉伸的像素阈值；(5)确定直方图拉伸模型的参数；(6)进行直方图拉伸，对形成的图像进行再次进行色彩均衡。优选的，步骤(1)中，采用的高斯滤波G和中值滤波M非线性结合的方式进行降噪的预处理。优选的，步骤(2)中采用的暗通道模型如下：Ic(x)＝Jc(x)tc(x)+(1-tc(x))Bc其中，c表示图像的通道，从R、G、B三个中进行取值；Ic(x)表示像素点x去雾后通道c的值，Jc(x)表示输入图像通道c的值，tc(x)表示通道c的折射率，Bc表示通道c的大气光值；Ω(x)表示滑动窗口，d(x)是像素x在通道c上，按照指定窗口滑动时得到的整体相关最小值；ω是经验调节参数；λc是通道补偿参数。优选的，所述暗通道模型中通道补偿参数λc按照如下方式确定：优选的，步骤(3)中，采用的直方图拉伸模型如下：其中分别是输出图像通道c上的图层、输入图像通道c上的图层；是图像通道c图层上自动调整的上下限参数，上阈值下阈值是在输入图像通道c图层中两个参与图像拉伸的阈值。优选的，在通道c中，对每个像素点x的像素值vc(x)进行递增排序，得到index(vc(x))，按如下方式得到参与拉伸的像素阈值其中n是像素总个数，xi表示像素点，vc(xi)表示像素xi的像素值。优选的，所述直方图拉伸模型的通过结合暗通道模型、灰度世界算法(Gray-world)的假设、以及像素值分布函数拟合确定。优选的，步骤(5)中，结合暗通道模型和灰度世界算法(Gray-world)确定直方图拉伸模型中的自动调整参数利用灰度世界算法(Gray-world)假设自然色彩图像，RGB三个通道的像素值归一化后的平均值应该趋于一致，且都应该接近p，即：Ravg≈Gavg≈Bavg≈p引入参数kc：其中kc表示水下图像离一幅自然图像在各个通道上的差距，avgc是图像在通道c上的像素值的平均值，取通道c的平均折射率为tc＝avg{tc(x)}，则其中，Ic表示像素点x去雾后通道c的值。优选的，所述像素值分布函数是利用瑞利分布(RayleighDistribution)RDc模拟图像通道c中像素值分布规律：其中ac是瑞利分布的控制参数，x是像素点，再结合分布情况，确定步骤(5)中直方图拉伸模型中的自动调整参数优选的，步骤(6)中，利用直方图拉伸对前述步骤得到的图像进行色彩均衡，此时采用的拉伸函数如下：本专利技术至少通过如下技术方案之一实现。与现有的技术相比，本专利技术的有益效果为：能够更好地针对水下图像不同颜色的图像，解决水下图像色彩恢复问题有着重大的现实意义。附图说明图1为实施例的一种融合暗通道与全局直方图拉伸的水下图像色彩恢复方法流程示意图；图2为实施例采用本专利技术方法实现前的原图；图3为实施例采用本专利技术方法实现后的结果图；图4为实例采用本专利技术方法实现前的原图像的直方图；图5为实例采用本专利技术方法后色彩恢复图像的直方图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不限定本专利技术。如图1所示，融合暗通道与全局直方图拉伸的水下图像色彩恢复方法，包括以下步骤：(1)采集水下图像，如图2所示，进行相关预处理形成标准RGB图像，具体的实现方法如下，使用高斯滤波G和中值滤波M非线性结合来对图像进行降噪处理；二维高斯分布是如下形式：其中，x、y是两个独立的二维随机变量，σ为标准差；但由于在图像中，每个像素之间的距离只能为整数，所以大小为(2k+1)×(2k+1)的高斯滤波器核的生成方程式：其中，1≤i,j≤(2k+1)；i,j表示像素距离，k表示卷积核大小；σ为标准差。作为另一个实施例，采用的高斯卷积核可以是如下k＝5，σ＝1的高斯卷积核：中值滤波的生成方式：M＝Median{Iin(x1+i,2+j)|0≤i,j≤k}其中，1≤i,j≤(2k+1)，像素点x在图像中的位置(x1,x2)；Iin是是输入像素值；最后通过方程式：得到降噪处理的输出值Y。作为另一个实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.融合暗通道与全局直方图拉伸的水下图像色彩恢复方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)采集水下图像，进行相关预处理形成标准RGB图像；/n(2)对彩色图像进行暗通道模型建模；/n(3)对标准RGB图像进行直方图拉伸模型建模；/n(4)寻找图像中参与拉伸的像素阈值；/n(5)确定直方图拉伸模型的参数；/n(6)进行直方图拉伸，对形成的图像进行再次进行色彩均衡。/n

【技术特征摘要】
1.融合暗通道与全局直方图拉伸的水下图像色彩恢复方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)采集水下图像，进行相关预处理形成标准RGB图像；
(2)对彩色图像进行暗通道模型建模；
(3)对标准RGB图像进行直方图拉伸模型建模；
(4)寻找图像中参与拉伸的像素阈值；
(5)确定直方图拉伸模型的参数；
(6)进行直方图拉伸，对形成的图像进行再次进行色彩均衡。


2.如权利要求1所述的融合暗通道与全局直方图拉伸的水下图像色彩恢复方法，其特征在于，步骤(1)中，采用的高斯滤波G和中值滤波M非线性结合的方式进行降噪的预处理。


3.如权利要求2所述的融合暗通道与全局直方图拉伸的水下图像色彩恢复方法，其特征在于，步骤(2)中采用的暗通道模型如下：
Ic(x)＝Jc(x)tc(x)+(1-tc(x))Bc






其中，c表示图像的通道，从R、G、B三个中进行取值；Ic(x)表示像素点x去雾后通道c的值，Jc(x)表示输入图像通道c的值，tc(x)表示通道c的折射率，Bc表示通道c的大气光值；Ω(x)表示滑动窗口，d(x)是像素x在通道c上，按照指定窗口滑动时得到的整体相关最小值；ω是经验调节参数；λc是通道补偿参数。


4.如权利要求3所述的融合暗通道与全局直方图拉伸的水下图像色彩恢复方法，其特征在于，所述暗通道模型中通道补偿参数λc按照如下方式确定：





5.如权利要求4所述的融合暗通道与全局直方图拉伸的水下图像色彩恢复方法，其特征在于，步骤(3)中，采用的直方图拉伸模型如下：



其中分别是输出图像通道c上的图层、输入图像通道c上的图层；是图像通道c图层上自动调整的上下限参数，上阈值下阈值是在输入图像通道c图层中两个参与图像拉伸的阈值。


6.如权利要求5所述的融合暗通道与...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪晓斌，王慧芳，陈远明，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东;44