【技术实现步骤摘要】
一种水下图像增强算法
本专利技术涉及一种水下图像增强算法，属于图像处理
技术介绍
水下成像技术已应用于各行各业，诸如港口设施的监测，水下目标的检测，海洋生物的发现和水下机器人的控制等。得到清晰准确的图像是开展相关水下任务的重要前置条件。由于光在水中的传输受水中介质的散射和吸收的作用，使水下图片往往具有颜色失真、对比度降低、细节信息不足等缺陷。其中水对光的吸收取决于光波的长度，一般超过5米水深拍摄的图像便会呈现明显的蓝绿色调。水下成像的特点严重影响了人们开展水下工作的进程。人们已针对水下图像质量退化问题开展了诸多研究。其主要方法可分为以下四类：一是基于额外硬件设备获取单一场景多幅图像的去雾方法；二是基于空间域或频率域变换的水下图像增强算法；三是基于反演水下成像模型的水下图像复原算法；四是最近比较热门的基于深度学习技术的水下图像去雾算法。其中第一类方法因水下环境的局限性，对单一场景获取多幅图像的设备往往极为昂贵且操作复杂，一般的使用人员无法实操。第三类方法基于反演水下成像模型的复原方法往往需要大量的环境...
【技术保护点】
1.一种水下图像增强算法，其特征在于：/nS1、获取水下图像；检测图像像素点的红色通道、绿色通道、蓝色通道的像素值，并计算各通道的像素均值；/n使用(x，y)代表所在图像的像素点的位置，I
【技术特征摘要】
1.一种水下图像增强算法，其特征在于：
S1、获取水下图像；检测图像像素点的红色通道、绿色通道、蓝色通道的像素值，并计算各通道的像素均值；
使用(x，y)代表所在图像的像素点的位置，Ir(x，y)，Ig(x，y)，Ib(x，y)代表原图像的红色、绿色、蓝色通道；代表原图红色、绿色、蓝色通道分别的平均值；
S2、提出五种颜色补偿方式：绿色补偿红色；蓝色补偿红色；蓝色、绿色补偿红色；蓝色补偿绿色和红色；绿色补偿蓝色和红色；并对图像的每个像素点进行颜色矫正；
所述S2步骤中颜色补偿(即上述“颜色矫正”)所使用的具体计算公式1～5如下：
绿色通道对红色通道增强：
蓝色通道对红色通道增强：
蓝色、绿色通道对红色通道增强：
绿色通道对蓝色及红色通道增强：
蓝色通道对绿色及红色通道增强：
使用Ire(x，y)，Ige(x，y)，Ibe(x，y)代表增强后的红色、绿色、蓝色通道；并在1～5公式中引入增强系数参数α，α取值范围一般为[0，1]；
S3、对5种颜色通道补偿后的图像通过UCIQE和UIQM两种评价方法分别进行定量评价；当α＝1时，选取UCIQE值与UIQM值最大的两幅图像作为拟选最优颜色通道补偿图像；
UCIQE的计算公式为UCIQE＝c1×σc+c2×con1+c3×μs；其中σc代表目标图像色度的标准差、conl代表目标图像对比度的标准差；μs代表目标图像平均饱和度的标准差，其中c1、c2、c3为相关常数系数其总和为1，通过对44个水下图像数据库进行测试，推荐c1、c2、c3常数设置为0.4680、0.2745、0.2576较为合适(参考文献：M.YangandA.Sowmya，″AnUnderwaterColorImageQualityEvaluationMetric，″IEEETransactionsonImageProcessing，vol.24，no.12，pp.6062-6071，2015.)；
UIQM的计算公式为UIQM＝c1×UICM+c2×UISM+c3×UIConM；
其中，UICM代表目标图像的颜色测量指标；UISM代表目标图像锐利度的测量指标；UIConM代表目标图像对比度测量指标，其中c1、c2、c3为相关常数系数，通过大量的试验数据表明，推荐c1、c2、c3常数设置为0.0282、0.2953、3.5753较为合适(参考文献：K.Panetta，C.Gao，andS.Agaian，″Human-visual-system-inspiredunderwaterimagequalitymeasures，″IEEEJournalofOceanicEngineering，vol.41，no.3，pp.541-551，2016.)；
S4、对于所述S3步骤中获得的拟选最优颜色通道补偿图像，分别采用UCIQE和UIQM对采用不同补偿系数α生成的图像进行定量评价；
分别以n(n＜1)的增强在(0，1]的范围内设定α的值，生成相应的2/n幅图像，并设定m＝(0∶1∶2/n]分别代表这2/n幅图像；
所述步骤S4中使用UCIQE(m)代表第m种α值的通道增强后的图像UCIQE的取值，min(U...
【专利技术属性】
技术研发人员：陶冶，徐鲁强，蒲海波，陈广同，王凯，
申请(专利权)人：辽宁港口集团有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁;21
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