【技术实现步骤摘要】
基于复杂水下成像模型的水下图像颜色校正方法
[0001]本专利技术涉及图像处理
,具体涉及一种基于复杂水下成像模型的水下图像颜色校正方法。
技术介绍
[0002]水下图像在海洋环境保护、海洋工程开发、海洋考古等方面均有重要作用,为水下机器人完成管道检测和深海探测等主要任务提供了视觉依据。然而,与陆地成像不同,水下成像会受到光照、气候、季节和水中悬浮物的影响,导致水下图像出现蓝绿偏色和对比度下降等问题。这些问题极大地降低水下图像的质量,影响水下图像在高级视觉任务上的应用。
[0003]图像复原是恢复降质图像的重要手段。复原方法通常会对成像环境进行建模,并根据所得的物理模型和估计的参数反演退化过程,从而对图像进行复原。随着水下光学成像系统的发展,水下图像复原方法已经成为水下图像清晰化方法的重要分支。过去的水下图像复原方法通常基于简单水下成像模型,通过估计透射率和背景光来复原水下图像。但是,简单水下成像模型是由雾天成像模型改进而来,并未考虑水对光的选择性吸收带来的影响。基于该模型的方法不具有鲁棒性,效果也有待提升。相 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于复杂水下成像模型的水下图像颜色校正方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S01:将输入的原始水下图像进行对比度拉伸处理;步骤S02:获取对比度拉伸后的水下图像的相对深度图,并使用引导滤波增强深度细节;步骤S03:使用归一化操作将相对深度图转为绝对深度图;步骤S04:等分绝对深度图为八个相同大小区间,并在每个区间内寻找红绿蓝三通道值之和由小至大排序的点中前1%的点;步骤S05:根据找到的点和其对应的深度值,使用复杂水下成像模型进行拟合,得到后向散射值,并在原图像上进行去除,得到无后向散射的水下图像;步骤S06:对无后向散射的水下图像使用高斯滤波,得到亮度图;步骤S07:根据亮度图和深度图估计带宽衰减系数;步骤S08:根据带宽衰减系数、无散射水下图像和深度图,基于复杂水下成像模型进行图像复原。2.根据权利要求1所述的基于复杂水下成像模型的水下图像颜色校正方法,其特征在于:步骤S01中的对比度拉伸处理采用如下公式:其中,x
min
和x
max
分别表示原始水下图像中每个通道的像素点的最小值和最大值,x表示图像各像素点,y表示对比度拉伸后的图像。3.根据权利要求1所述的基于复杂水下成像模型的水下图像颜色校正方法,其特征在于:步骤S02采用的引导滤波方法表示为:其中,q(x,y)表示滤波输出图像,T
L,i
(x,y)表示引导图像,i和k均表示像素索引,a和b均表示当窗口中心位于k时该线性函数的系数,w
k
表示以k中心的窗口大小。4.根据权利要求1所述的基于复杂水下成像模型的水下图像颜色校正方法,其特征在于:步骤S05采用的复杂水下成像模型表示为:I
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