水下图像增强方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种水下图像增强方法、装置、电子设备及存储介质，涉及水下视觉感知技术领域。其中，该方法包括：获取由水下激光选通相机采集得到的图像视频，所述图像视频包含若干帧水下图像；采用帧间积分法，对所述图像视频中的相邻两帧所述水下图像进行局部去噪处理，得到帧间积分图像序列，所述帧间积分图像序列包含若干帧帧间积分图像；针对每一帧所述帧间积分图像，对所述帧间积分图像进行图像增强处理，得到水下增强图像。本申请实施例解决了相关技术中存在因水下激光选通相机的曝光时间短导致水下图像的成像质量较差的问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
水下图像增强方法、装置及电子设备


[0001]本申请涉及水下视觉感知
，具体而言，本申请涉及一种水下图像增强方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]由于水体对光线具有散射和吸收的效果，导致普通相机在水下拍摄图像时可视距离很短，由于水下激光选通相机通过控制快门曝光的时间，可以有效地降低水下散射光对成像的影响，从而让水下激光选通相机在水下拍摄图像时能够拥有更远的可视距离，基于此，逐步提出以水下激光选通相机来替代普通相机进行水下拍摄。
[0003]然而，水下激光选通相机由于控制曝光时间很短暂，使得成像时传感器进光量微弱，导致图像整体比较暗，同时水下激光选通相机的硬件会产生背景噪声，最终造成水下图像的成像质量比较差。
[0004]由此可见，针对水下激光选通相机采集得到的水下图像，如何有效地改善该水下图像的成像质量尚待解决。

技术实现思路

[0005]本申请各实施例提供了一种水下图像增强方法、装置、电子设备及存储介质，可以解决相关技术中存在因水下激光选通相机的曝光时间短导致水下图像的成像质量较差的问题。所述技术方案如下：
[0006]根据本申请实施例的一个方面，一种水下图像增强方法，所述方法包括：获取由水下激光选通相机采集得到的图像视频，所述图像视频包含若干帧水下图像；采用帧间积分法，对所述图像视频中的相邻两帧所述水下图像进行局部去噪处理，得到帧间积分图像序列，所述帧间积分图像序列包含若干帧帧间积分图像；针对每一帧所述帧间积分图像，对所述帧间积分图像进行图像增强处理，得到水下增强图像。
[0007]根据本申请实施例的一个方面，一种水下图像增强装置，所述装置包括：图像获取模块，用于获取由水下激光选通相机采集得到的图像视频，所述图像视频包含若干帧水下图像；局部去噪模块，用于采用帧间积分法，对所述图像视频中的相邻两帧所述水下图像进行局部去噪处理，得到帧间积分图像序列，所述帧间积分图像序列包含若干帧帧间积分图像；图像增强模块，用于针对每一帧所述帧间积分图像，对所述帧间积分图像进行图像增强处理，得到水下增强图像。
[0008]根据本申请实施例的一个方面，一种电子设备，包括：至少一个处理器、至少一个存储器、以及至少一条通信总线，其中，存储器上存储有计算机程序，处理器通过通信总线读取存储器中的计算机程序；计算机程序被处理器执行时实现如上所述的水下图像增强方法。
[0009]根据本申请实施例的一个方面，一种存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上所述的水下图像增强方法。
[0010]根据本申请实施例的一个方面，一种计算机程序产品，计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序存储在存储介质中，计算机设备的处理器从存储介质读取计算机程序，处理器执行计算机程序，使得计算机设备执行时实现如上所述的水下图像增强方法。
[0011]本申请提供的技术方案带来的有益效果是：
[0012]在上述技术方案中，针对水下激光选通相机采集得到的图像视频，该图像视频包含若干帧水下图像，一方面，采用帧间积分法，对图像视频中相邻两帧水下图像进行局部去噪处理，以此抑制因水下激光选通相机的硬件而产生的背景噪声，另一方面，针对帧间积分图像进行图像增强处理，以此改善图像整体比较暗的缺陷，从而能够有效地解决相关技术中存在因水下激光选通相机的曝光时间短导致水下图像的成像质量较差的问题。
附图说明
[0013]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
[0014]图1是本申请实施例所涉及的实施环境的示意图；
[0015]图2是根据一示例性实施例示出的一种水下图像增强方法的流程图；
[0016]图3是图2对应实施例中步骤330在一个实施例的流程图；
[0017]图4是图2对应实施例中步骤350在一个实施例的流程图；
[0018]图5是根据一示例性实施例示出的对比度增强前后图像中各像素点的灰度值分布的示意图；
[0019]图6是根据一示例性实施例示出的非局部均值去噪法的方法流程图；
[0020]图7是图6对应实施例所涉及的滑动窗口及邻域窗口于其中滑动的示意图；
[0021]图8是根据一示例性实施例示出的拉普拉斯锐化法的方法流程图；
[0022]图9是一应用场景示出的一种水下图像增强方法的流程图；
[0023]图10是图9应用场景示出的图像增强前后的水下图像的示意图；
[0024]图11是根据一示例性实施例示出的一种水下图像增强装置的结构框图；
[0025]图12是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的硬件结构图；
[0026]图13是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的结构框图。
具体实施方式
[0027]下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能解释为对本申请的限制。
[0028]本
技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本申请的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
[0029]如前所述，因水下激光选通相机的曝光时间短，导致水下图像的成像质量较差。
[0030]目前，普遍适用于普通相机的水下图像增强方法主要有两类，第一类方法为基于水下图像退化模型进行图像复原的水下图像增强方法，第二类为无模型基于图像本体特征进行的水下图像增强方法。
[0031]具体地，第一类方法，首先构建光在水体中传播被水体吸收和散射的退化模型，然后通过基于退化模型逆运算的方式重建水下图像。例如，第一类方法可以是维纳滤波、逆滤波等方法。
[0032]第二类方法，主要是通过调整图像对比度，滤波去噪等，使图像从人眼观察角度来看更加清晰，更加符合人眼视觉感官。例如，第二类方法可以是直方图均衡、灰度拉伸、灰度映射、高通、低通和带通滤波、高斯滤波、双边滤波等方法。
[0033]然而，无论是第一类方法，还是第二类方法，针对水下激光选通相机采集得到的水下图像的增强效果不明显。
[0034]例如，第一类方法，退化模型需要先验知识和大量图像的统计规律，也就是说，复原图像需要前期大量的先验工作。同时，不同水体对光线的散射和吸收能力不一样，导致图像在水体中的退化方式又会随着水体环境而呈现不同的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种水下图像增强方法，其特征在于，所述方法包括：获取由水下激光选通相机采集得到的图像视频，所述图像视频包含若干帧水下图像；采用帧间积分法，对所述图像视频中的相邻两帧所述水下图像进行局部去噪处理，得到帧间积分图像序列，所述帧间积分图像序列包含若干帧帧间积分图像；针对每一帧所述帧间积分图像，对所述帧间积分图像进行图像增强处理，得到水下增强图像。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用帧间积分法，对所述图像视频中的相邻两帧所述水下图像进行局部去噪处理，得到帧间积分图像序列，包括：针对所述图像视频中的每一帧所述水下图像进行遍历，所述遍历包括：将当前一帧所述水下图像与后一帧所述水下图像，作为相邻两帧所述水下图像；将相邻两帧所述水下图像叠加，得到一帧所述帧间积分图像；待所述遍历完成，由若干帧所述帧间积分图像形成所述帧间积分图像序列。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每一帧所述帧间积分图像，对所述帧间积分图像进行图像增强处理，得到水下增强图像，包括：所述针对每一帧所述帧间积分图像，对所述帧间积分图像进行对比度增强处理，得到对比度增强图像；对所述对比度增强图像进行全局去噪处理，得到全局去噪图像；对所述全局去噪图像进行边缘增强处理，得到所述水下增强图像。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述针对每一帧所述帧间积分图像，对所述帧间积分图像进行对比度增强处理，得到对比度增强图像，包括：采用自适应直方图均衡化法，确定所述帧间积分图像的局部直方图分布；基于所述局部直方图分布，将所述帧间积分图像中各像素点的灰度值调整为均匀分布在设定范围内，得到所述对比度增强图像。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述对比度增强图像进行全局去噪处理，得到全局去噪图像，包括：采用非局部均值去噪法，对所述对比度增强图像中的每一个像素点进行遍历，所述遍历包括：基于当前像素点，计算所述当前像素点与所述对比度增强图像中其他像素点之间的相似度；根据所述当前像素点与所述对比度增强图像中其他像素点之间的相似度，对所述当前像素点的灰度值进行估计，得到所述当前像素点的估计值；待所述遍历完成，基于所述对比度增强图像中各像素点的估计值，得到所述全局去噪图像。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于当前像素点，计算所述当前像素点与所述对比度增强图像中其他像素点之间的相似度，包括：在所述对比度增强图像中选取搜索窗口，所述搜索窗口的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张汉龙，陈巍，焦国华，李其然，罗栋，何为，聂小溪，赵琦，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：