基于多区间子直方图均衡化的水下图像增强方法技术

本发明专利技术提供基于多区间子直方图均衡化水下图像增强方法包括以下步骤：对源图像进行颜色校正处理；对图像进行对比度增强处理，采用多区间子直方图均衡化方法对源图像直方图分别在R、G、B通道上进行处理，进行阈值选择并分离多个子区间，进而得到多个子直方图并完成多区间子直方图均衡化操作；将颜色校正后图像以及对比度增强后的图像进行多尺度融合，重构出最终的去雾图像。本发明专利技术通过基于多区间子直方图均衡化方法，对源图像的单通道直方图进行更精确的划分，同时与颜色校正处理后的图像多尺度融合，使得源图像的暗处细节得到更好的展示，对比度和颜色得到有效改善，同时降低了噪声，实现图像去雾。实现图像去雾。实现图像去雾。

【技术实现步骤摘要】
基于多区间子直方图均衡化的水下图像增强方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体而言，尤其涉及一种基于多区间子直方图均衡化的水下图像增强方法。

技术介绍

[0002]水下介质的物理特性防止了在空中拍摄的正常图像的退化。当光在水中传播时，光的强度根据颜色光谱的波长呈指数衰减。光的衰减使得水下的物体能见度较低。此外，光随着距离和深度的变化呈指数衰减，这主要是由于吸收和散射效应。综上所述，水下图像的低质量主要是由以下因素造成的:低对比度、模糊、物体真色降低、明亮伪影、漂浮粒子和非均匀照明。这些因素导致不平衡的照明。因此，严重的恶化导致水下图像信息难以恢复。所以寻找一种有效的解决方案恢复水下图像信息是一项迫切而又具有挑战性的任务。
[0003]据调研，各种水下成像技术和方法被引入到水下图像处理领域。水下增强技术已经被提出解决此类问题。水下增强技术是一种简单快速的方法，但是对提高水下图像质量具有很大作用。该方法可以通过特定规则处理红绿蓝通道强度值提高图像质量。

技术实现思路

[0004]根据上述提出的技术问题，提供一种基于多区间子直方图均衡化的水下图像增强方法，本专利技术主要根据多区间子直方图均衡化方法，一种基于子区间线性变换和变分模型的颜色校正方法以及多尺度线性加权融合方法实现对浓雾图像有效的去雾。
[0005]本专利技术采用的技术手段如下：
[0006]基于多区间子直方图均衡化水下图像增强方法，包括以下步骤：
[0007]步骤S01：获取原始RGB浓雾图像；通过基于子区间线性变换和变分模型的颜色校正算法对所述原始RGB浓雾图像进行颜色校正，获取颜色校正后的增强图像；
[0008]步骤S02：将所述原始RGB浓雾图像分解成R、G、B通道图像；
[0009]步骤S03：分别将所述R、G、B通道图像的像素进行预处理，将所述R、G、B通道的像素拉伸到[0,255]的范围内，分别获取拉伸后的单通道图像；
[0010]步骤S04：分别计算所述R、G、B通道图像每个灰度值出现的次数以及频率，设定一个选择阈值的指标，通过下侧方分位法获取阈值中心点；
[0011]根据所需划分子直方图个数将阈值选择方式分为三种情况：
[0012]当所述区间个数为2时，阈值中心点即为所需阈值；
[0013]当所述区间个数为偶数，且所述区间个数不为2时，计算阈值选取操作执行次数，通过阈值中心点减去k倍的阈值选取操作执行次数和所述像素的方差的乘积，得到阈值中心点的左侧阈值；然后计算阈值中心点的存储位置，将中心点存入阈值数组；进而利用阈值中心点加上k倍的阈值选取操作执行次数和像素方差的乘积得到中心点右侧阈值；
[0014]当所述区间个数为奇数时，计算阈值选取操作执行次数，通过阈值中心点减去k倍的阈值选取操作执行次数和所述像素的方差的乘积，得到阈值中心点的左侧阈值；然后计
算阈值中心点的存储位置，阈值中心点不存入阈值数组，直接存储阈值中心点的右侧阈值；进而通过阈值中心点加上k倍的阈值选取操作执行次数和所述像素的方差的乘积得到阈值中心点的右侧阈值；通过上述操作计算得到所需阈值，进而将整个单通道直方图划分为多个子直方图；
[0015]步骤S05：对每个所述子直方图进行均衡化处理，获取单通道均衡化后的图像；
[0016]步骤S06：将所述R、G、B通道颜色校正图像和多区间子直方图均衡化后的R、G、B通道图像进行多尺度融合，获取最终的去雾图。
[0017]较现有技术相比，本专利技术具有以下优点：
[0018]1、本专利技术采用一种基于子区间线性变换和变分模型的颜色校正方法，取得了良好的色彩校正效果，使得红色、绿色和蓝色通道的直方图分布更加均匀，且在颜色校正的同时较好的提高了图片颜色的饱和度，较好的解决了水下图像的偏色和饱和度退化问题，提升了水下图像的暗处细节。
[0019]2、本专利技术采用多区间子直方图均衡化方法，有效的解决了图像的低对比度问题，在增强图像的亮部细节方面取得了很好的效果，完成了对于图像直方图的有效调整，使得图像对比度及细节得到有效增强。
[0020]3、本专利技术通过多尺度线性融合，将颜色校正后的图片与对比度增强后的图像进行融合，实现了对于水下图像的有效增强。
[0021]基于上述理由本专利技术可在图像处理等领域广泛推广。
附图说明
[0022]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做以简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0023]图1为本专利技术的流程示意图。
[0024]图2为本专利技术与其他算法针对水下场景图像的增强效果对比图。其中，图2
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1、图2
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1、图2
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1、图2
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1为经过IBLA算法处理之后的结果图；图2
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2、图2
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2、图2
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2、图2
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2为经过ICM算法处理之后的结果图；图2
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3、图2
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3、图2
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3、图2
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3为经过RGHS算法处理之后的结果图；图2
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4、图2
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4、图2
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4、图2
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4为经过UWCNN算法处理之后的结果图；图2
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5、图2
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5、图2
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5、图2
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5为经过本文提出算法处理之后的结果图。
具体实施方式
[0025]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0026]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用
的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0027]如图1
‑
2所示，本专利技术提供了一种基于多区间子直方图均衡化本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于多区间子直方图均衡化水下图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S01：获取原始RGB浓雾图像；通过基于子区间线性变换和变分模型的颜色校正算法对所述原始RGB浓雾图像进行颜色校正，获取颜色校正后的增强图像；步骤S02：将所述原始RGB浓雾图像分解成R、G、B通道图像；步骤S03：分别将所述R、G、B通道图像的像素进行预处理，将所述R、G、B通道的像素拉伸到[0,255]的范围内，分别获取拉伸后的单通道图像；步骤S04：分别计算所述R、G、B通道图像每个灰度值出现的次数以及频率，设定一个选择阈值的指标，通过下侧方分位法获取阈值中心点；根据所需划分子直方图个数将阈值选择方式分为三种情况：当所述区间个数为2时，阈值中心点即为所需阈值；当所述区间个数为偶数，且所述区间个数不为2时，计算阈值选取操作执行次数，通过阈值中心点减去k倍的阈值选取操作执行次数和所述像素的方差的乘积，得到阈值中心点的左侧阈值；然后计算阈值中心点的存储位置，将中心点存入阈值数组；进而利用阈值中心点加上k倍的阈值选取操作执行次数和像素方差的乘积得到中心点右侧阈值；当所述区间个数为奇数时，计算阈值选取操作执行次数，通过阈值中心点减去k倍的阈值选取操作执行次数和所述像素的方差的乘积，得到阈值中心点的左侧阈值；然后计算阈值中心点的存储位置，阈值中心点不存入阈值数组，直接存储阈值中心点的右侧阈值；进而通过阈值中心点加上k倍的阈值选取操作执行次数和所述像素的方差的乘积得到阈值中心点的右侧阈值；通过上述操作计算得到所需阈值，进而将整个单通道直方图划分为多个子直方图；步骤S05：对每个所述子直方图进行均衡化处理，获取单通道均衡化后的图像；步骤S06：将所述R、G、B通道颜色校正图像和多区间子直方图均衡化后的R、G、B通道图像进行多尺度融合，获取最终的去雾图。2.根据权利要求1所述的基于多区间子直方图均衡化的水下图像增强方法，其特征在于所述基于子区间线性变换和变分模型的颜色校正方法的包括以下步骤：步骤S021：所述基于子区间线性变换和变分模型的颜色校正方法中R、G、B通道的总像素值计算公式如下：素值计算公式如下：素值计算公式如下：其中，P和Q分别表示输入图像所转化得到的矩阵的行和列的数量，I
c
(t)表示输入图像中某个像素的像素值，S
c
表示单通道图像的总像素值，c∈{R,G,B}，i表示用于累加计算的循环变量即每执行一次像素相加，i增加1，累加计算P
×
Q次；步骤S022：最大单通道总像素值和与各通道总像素值的比值计算为：
其中，Max表示取最大值的函数，通过Max函数获取所述R、G、B通道的总像素值的最大值；R
R
,R
G
,R
B
分别表示所述R、G、B通道的总像素值与最大总像素值的比率；步骤S023：为了将每个通道分成三个区间，定义两个截止比值和表示如下：表示如下：其中，c表示R、G、B任意一个通道，θ1和θ2均表示0到1之间的常量，R
c
表示R、G、B任意一个通道的像素和与最大像素和的比率；截止阈值和对应于所述截止比值，根据下侧分位数函数确定：对应于所述截止比值，根据下侧分位数函数确定：其中，和表示截止阈值，F表示下侧分位数函数，I
c
(t)表示R、G、B通道三者之一的某点的像素值；步骤S024：为了有效地抑制阴影和高光值，对每个颜色通道执行如下操作：其中，表示R、G、B任意一个通道的某点处理后的像素值；然后对中间区域的像素执行如下线性变换运算：其中，表示颜色校正后的图像；步骤S025：具有数据项和正则项的变分模型的计算公式描述为下式(13)：其中，μ
c
表示增强图像，c表示彩色图像的三个通道的三维空间，包括R、G和B通道；α表示用于控制所述正则项的正参数；步骤S026：所述具有数据项和正则项的变分模型的欧拉
‑
拉格朗日导数通过推导计算，得到以下公式(14)：
其中，表示颜色校正后的图像；步骤S027：通过梯度下降法求解所述变分模型，对变分模型的欧拉
‑
拉格朗日导数求偏导得到公式(15)：其中，m表示迭代计算的时间线；步骤S028：将公式(15)离散化并重写，以显式的方式表示如下式(16)：其中，k表示迭代计算的次数；步骤S029：对上式(16)进行左右恒等变换后，得到如下(17)所示的迭代规则：其中μ
c
表示增强图像，c表示彩色图像的三个通道的三维空间，包括R、G和B通道；当c＝1时表示R通道，c＝2时表示G通道，c＝3时表示B通道；α表示用于控制所述正则项的正参数，m表示迭代计算的时间线，k表示迭代计算的次数，表示颜色校正后的图像，3.根据权利要求1所述的基于多区间子直方图均衡化的水下图像增强方法，其特征在于，所述线性拉伸的表达式定义为：其中，H
c
(t)表示R、G、B任意一个通道校正后的像素值；I
c
(t)表示R、G、B任意一个通道的像素值；mi
c
表示R、G、B任意一个通道的像素最小值；ma
c
表示R、G、B通道任意一个通道的像素最大值。4.根据权利要求1所述的基于多区间子直方图均衡化的水下图像增强方法，其特征在于，所述步骤S04中的阈值选择和多区间划分的还包括以下步骤：步骤S041：计算所述原始RGB浓雾图像的每个像素出现的次数和频率：N＝imhist(H
c
(t))(19)；其中，H
c
(t)表示已线性拉伸的图像，imhist表示用于计算像素出现次数的函数，N代表输入图像的每个像素的出现次数，P和Q分别表示由所述原始RGB浓雾图像转化得到的矩阵的行数和列数，h表示输入图像每个像素出现的频率；步骤S042：计算所述像素的出现频率所形成的矩阵的行数，计算公式如下：[R,C]＝size(h)(21)；其中，size(h)表示用于求矩阵的行数和列数的函...

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