【技术实现步骤摘要】
一种基于DCP的快速水下视频增强处理方法及装置
[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体而言，涉及一种基于DCP的快速水下视频增强处理方法及装置。
技术介绍
[0002]图像增强技术于上世纪早期被提出，是图像处理领域的重要组成成分。随着计算机技术的发展，图像增强技术获得了突飞猛进的发展。
[0003]图像处理是指通过一定的手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特征相匹配。图像增强和修复技术大致可以分为基于传统方法和基于深度学习两大类，主要包括，基于非物理模型，基于物理模型，深度学习方法和基于融合的方法。其中，基于非物理模型是在图像空间以像素为单位做增强技术，根据水下图像特点在像素层级对图像进行对比度、颜色和清晰度修复，由于不考虑图像成像特点和图像内容，容易造成信息丢失并引入伪影。基于物理方法的增强和修复方法，根据水下图像退化原理建立模型，由数学过程反推退化前的原始图像，该方法受限于场景参数的估计，应用场合也有限，但是如果可以精...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于DCP的快速水下视频增强处理方法，其特征在于，所述方法包括：接收输入的水下图像，并基于背景光估计模型估计原始水下图像的背景光；根据水下成像模型，使用暗通道先验求取粗略的传输图；根据传输图优化器对所述传输图执行优化，并基于导向滤波对传输图进行平滑处理，以获取优化传输图；根据所述背景光以及优化传输图，获取第一增强图像；根据所述第一增强图像执行颜色校正，确定最终增强图像。2.根据权利要求1所述的基于DCP的快速水下视频增强处理方法，其特征在于，所述接收输入的水下图像，包括：接收输入的水下视频或图像；所述背景光估计模型表示为：其中，其中，I
C
为输入图像，BL表示估计的背景光；BL1，BL2分别表示使用如上不同方法估计的背景光，σ为一预设阈值，m表示通道均值大于σ的颜色通道，n表示通道均值小于σ的颜色通道；mean(I
C
)表示输入图像的C颜色通道的均值；其中，C颜色通道包括R、G、B三个颜色通道；Avg
m
、Std
m
和Med
m
分别表示输入图像颜色通道的均值、标准差和中值；Ω(x,y)表示以(x,y)为中心的一个局部区域块。3.根据权利要求2所述的基于DCP的快速水下视频增强处理方法，其特征在于，所述根据水下成像模型，使用暗通道先验求取粗略的传输图，包括：其中，t
R
(z)为R通道粗略传输图，I
C
为输入的水下图像，B
C
表示背景光，Ω(x,y)为一个局部区域块；z表示坐标(x,y)的像素值。4.根据权利要求3所述的基于DCP的快速水下视频增强处理方法，其特征在于，所述根据传输图优化器对所述传输图执行优化，并基于导向滤波对传输图进行平滑处理，以获取优化传输图，包括：获取场景深度图d(x,y)，表达式如下：d(x,y)＝θ0+θ1×
v(x,y)+θ2×
s(x,y)+τ(x,y)其中，v(x,y)表示图像的亮度,s(x,y)表示图像的饱和度,θ0，θ1，θ2是相关系数，τ是该模型误差的一个随机变量，并且符合高斯分布；对所述场景深度图执行最小值滤波操作，得到滤波后的深度图d
f
(x,y)：
用下式可求得三个颜色通道的传输图t
C
(x,y)：t
C
(x,y)＝exp(
‑
β
C
d
f
(x,y))，C∈{R,G,B}其中，β
C
表示通道图像的光波在水中的衰减系数；优先只考虑红色通道，取β
R
＝1，得到：颜色衰减理论认为强度值偏小的近距离背景区域，它的亮度值和饱和度都比较小，所得的景深也小，用来补偿和修改传输图：图像饱和度图Sat(I
C
(x,y))可以用下式表述：根据HSV模型，当场景中没有光时，图像是全饱和的，随着白光的增加，颜色通道将失去饱和度，人工光源照射的区域迫使像素在三个颜色通道上都会有很接近的亮度值，图像中缺乏饱和度的区域解释为该区域被大量人工光源照射，特别是对于水下图像，没有人工光源的场景饱和度远大于人工照明区域，这种现象用下式表示为：Sat
p
(I
C
(x,y))＝1
‑
α
×
Sat(I
C
(x,y))其中，α为与饱...
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