一种适用于人工光照下黑暗背景的水下图像复原方法技术

本发明专利技术提供一种适用于人工光照下黑暗背景的水下图像复原方法，属于图像处理技术领域。根据黑暗背景下的水下图像的成像特点对基于模糊度的景深估计法进行改进，使其适用于黑暗背景下的水下图像景深d(x)的估计；针对现有方法应用于黑暗背景的水下图像背景光估计时存在误差甚至错误，利用前景与背景的景深差异来对图像进行分割，得到背景的水体区域，在水体区域利用暗通道先验法估计图像的背景光B

【技术实现步骤摘要】
一种适用于人工光照下黑暗背景的水下图像复原方法


[0001]本专利技术专利涉及图像处理领域，特别是涉及适用于人工光照下黑暗背景的水下图像复原方法。基于本专利技术专利，可实现针对于无人无缆水下机器人在黑暗水下工作环境环境中采集的水下图像的复原，使实现退化图像的清晰化。

技术介绍

[0002]无人无缆水下机器人自主作业的工作环境通常是在水下百米以下，该环境下自然光无法照射到，场景十分黑暗，机器人工作采用的人工光从人工光源发出后会被水体严重吸收，同时人工光经过水介质时受悬浮物的影响会发生严重的散射，因此，在这种环境下采集的水下图像会出现严重的退化，导致图像出现模糊不清、对比度低、颜色失真、噪点多等问题。为了能够为基于视觉作业的水下机器人提供清晰的信息支持使其能够精准快速辨别目标，退化水下图像得复原是水下机器人作业急需解决的问题。
[0003]水下图像复原的主体思路是针对于水下图像退化原理进行物理建模，通过对影响衰减的系数进行估计并回代，反解出清晰的水下图像。现有的典型水下图像复原方法是将基于暗通道先验的雾天去雾方法进行改进和优化然后应用到水下环境进行水下图像复原，该方法被称为水下暗通道先验，但是该方法由于缺失了红通道的信息，复原后的图像会出现色偏现象；Galdran等人针对水下环境中红光衰减较快的问题而提出了红通道先验法，利用红通道的逆通道对暗通道先验法进行改进，但是该方法对复原图像的对比度提升不够理想。针对暗通道先验应用在水下环境中的不足，Chiang等人假设水下环境中的归一化剩余能量比已知，提出了基于波长补偿和图像去雾的方法，有效地增强了水下图像的对比度。但是这些方法都是应用在是自然光照或者混合光照下场景相对明亮的水下图像，这与水下机器人工作的环境不同，例如，在水下识别探测目标，水下机器人处在黑暗无际的水体中，此时现有的水下图像复原方法不适用于该作业环境。因此，针对黑暗浑浊的水体环境的情况，研究一种适用于人工光照下黑暗背景的水下图像复原方法是很有意义的。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是是提供一种适用于人工光照下黑暗背景的水下图像复原方法，本专利可解决现有技术在人工光照下的浑浊黑暗水下环境处理图像时存在的由于背景光和透射率等参数估计不准而导致的图像处理效果不理想的问题，提高水下图像复原效果。
[0005]本专利技术的目的是这样实现的：
[0006]步骤(1)：输入原始水下图像，针对黑暗背景下的水下图像，采用基于亮通道先验原理改进模糊度景深估计方法，得到水下图像场景对应的景深d(x)；
[0007]步骤(2)：结合步骤(1)得到的景深图d(x)，根据背景光的定义，在景深图中找到背景水体区域，在背景水体区域内找到暗通道值最大的点，其对应的强度即为背景光强度B
λ
。其中，λ为波长，λ∈{R,G,B}；
[0008]步骤(3)：根据黑暗水环境下光的成像规律，利用水体区域场景深度为“无穷远”的
特性，光从人工光源处发出后在背景区域经过“无穷远”光路的衰减，直接分量强度趋向于“0”，最后只有后向散射分量返回相机，结合步骤(1)与步骤(2)得出的景深d(x)和背景光B
λ
，即可求出水下的衰减系数c
λ
，进而求出场景中各点的透射率t
λ
(x)。
[0009]步骤(4)：结合步骤(2)和步骤(3)给出水下图像背景光估计结果以及透射率估计结果，根据水下图像复原公式复原水下图像，并输出最终清晰的水下图像。
[0010]进一步地，所述的步骤(1)具体为：
[0011]本专利技术提出一种改进的估计景深的方法。水下图像中任意一点的像素点与周围像素点会随着图像模糊程度的增大而逐步接近。亮通道先验原理指出，亮通道更能代表出图像受光照强度的大小，也便能够更加准确的反映出人工光源下场景中物体距离光源的远近程度。计算亮通道图像的每个像素点的强度值与其使用多尺度高斯滤波之后图像对应像素点的强度值的差值，用这个差值表示每个像素点的模糊特征：
[0012][0013]其中，x表示场景中一点的坐标，x＝(x
′
,y
′
)，G
k,σ
表示核大小为k
×
k,方差为σ2的高斯滤波器，k与σ都为2
i
n+1。Blur(x)越小说明这个位置上的像素点的强度值与周围的像素点的强度值的差值就越小，水下图像中对应的该位置就越模糊，该位置上的物体与相机之间的成像距离就越大，反之亦然。因此，利用各场景点的模糊度值Blur(x)的大小即可表示场景中各点的相对深度。最后将相对景深图进行拉伸，得到真实的景深估计图的d(x)。
[0014]进一步地，所述的步骤(2)具体为：
[0015]背景光B
λ
的求解工作是基于背景水体区域的像素点进行的，因此在图像中准确的分割出背景的水体区域是背景光B
λ
求解的关键。水下图像中，因为人工光源的引入，图像场景中后向散射严重，除了前景中的物体的亮度高于背景之外，水体中的距离小于前景景深的杂质悬浮物也在人工光源的照射下在图像中呈现为高亮的白点。为了分割出背景水体区域并且排除杂质对图像后续参数求解的影响，利用前景和杂质距离相机近,场景深度较小，背景水体场景深度趋向于“无穷远”的特性，采用Ostu阈值法实现背景水体区域与前景及杂质的分割，得到背景水体区域A。
[0016]在分割出的背景水体区域A采用暗通道先验法来估计背景光B
λ
：选取背景水体区域A暗通道值较大的前0.1％最亮的像素点，并将这些像素点对应到原始图像中，这些区域就是雾浓度最大的区域，然后选择像素最大的点的值作为背景光估计值B
λ
。
[0017]进一步地，所述的步骤(3)具体为：
[0018]本专利技术提出了一种适用于黑暗背景下的水下图像透射率t
λ
(x)求解方法。光在水介质中传播时强度随距离d(x)的增加呈指数衰减，一般用透射率t
λ
(x)来反应光强的衰减程度，它是水下图像复原中补偿不同波长光能量衰减的重要参数。透射率表达式为式中c
λ
为总衰减系数，d(x)为目标物上一点x处与水下摄像机之间的距离。在场景深度图d(x)已经估计出的条件下，为了能够得到一幅水下图像准确的透射率图t
λ
(x),必须要求出水下衰减系数c
λ
。
[0019]针对人工光照下采集的黑暗背景的水下图像，根据黑暗水下环境特殊的成像特征，利用背景水体区域A的后向散射强度求解水下衰减系数c
λ
。
[0020]已知，光在水中的主要衰减方式是吸收和散射。其中散射分为前向散射和后向散射，前向散射因为发生的比例相对很小所以在水下成像的物理模型的计算中忽略不计，而后向散射是指光经过水介质以及水中杂质的反射而发生的光路上的改变，是场景中产生“雾罩”的主要原因。
[0021]因此，在黑暗的水下环境中采集本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种适用于人工光照下黑暗背景的水下图像复原方法，其特征在于，步骤如下：步骤一：输入原始水下图像，针对黑暗背景下的水下图像，提取图像的亮通道，在亮通道图中使用基于模糊度的景深估计方法，得到水下图像场景对应的景深d(x)；步骤二：结合景深图d(x)，根据背景光的定义，在景深图中找到背景水体区域A，在背景水体区域内找到暗通道值最大的点，其对应的强度为背景光强度B
λ
；其中，λ为波长；步骤三：光从人工光源处发出后在背景区域经过“无穷远”光路的衰减，直接分量强度趋向于“0”，仅有后向散射分量返回相机，结合景深d(x)和背景光B
λ
，得到出水下的衰减系数c
λ
，进而得到场景中各点的透射率t
λ
(x)；步骤四：结合水下图像背景光估计B
λ
结果以及透射率t
λ
(x)，根据水下图像成像公式复原水下图像，并输出最终清晰的水下图像。2.根据权利要求1所述的一种适用于人工光照下黑暗背景的水下图像复原方法，其特征在于，步骤一具体包括：用亮通道图像的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张铭钧，李玉松，张天驰，王智勇，肖鹏家，刘晓峰，蒲博园，张家伟，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：