一种水下图像增强方法技术

本发明专利技术公开了一种水下图像增强方法

【技术实现步骤摘要】
一种水下图像增强方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其是一种水下图像增强方法
、
装置
、
设备及介质
。

技术介绍

[0002]水中的悬浮粒子和大量浮游生物对光的散射作用，以及水对不同波长的光的吸收作用造成了水下图像颜色衰减
、
对比度低
、
模糊等问题，对海洋的开发造成了严重的影响
。
[0003]水下成像技术的提升可以为海洋的开发提供更多的有用信息，方法是对获取的水下信息通过算法进行处理
。
其中一种方法为基于深度学习的图像增强，然而现有的基于深度学习的水下图像增强算法一般在成对的水下图像和陆上真实图像上进行监督学习，但是在现实环境中，难以获得成对的水下图像和其对应的陆上真实图像，通过补光等手段消除散射和衰减的影响，拍摄不受水下环境影响的图像，是一个极其难以完成的任务
。
因为水流和设备抖动以及人工操作等原因，难以保证两幅图像是对着完全相同的场景拍摄的，研究者们几乎不可能采集到严格符合标准的对应陆上真实图像
。
大多数的研究者都是基于水下成像模型将陆上图像水下合成为水下图像制作成对的数据集，但是当前研究中合成的水下图像数据集难以广泛地反应水下成像的真实特征
。
实际应用过程中，会使有太亮或者太暗的水下图像过度曝光或者曝光不足，同时也会使图像的细节损失
。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术实施例提供一种水下图像增强方法
、
装置
、
设备及介质，能够有效进行水下图像增强，提升水下图像质量
。
[0005]一方面，本专利技术的实施例提供了一种水下图像增强方法，包括：
[0006]获取原始水下图像，对原始水下图像进行对比度拉伸，获得第一图像；第一图像包括红通道
、
绿通道和蓝通道；
[0007]对第一图像进行图像分解，获得各个通道的基础层和细节层；
[0008]根据绿通道的细节层或蓝通道的细节层，结合红通道的基础层进行红通道补偿，获得补偿红通道；
[0009]对补偿红通道
、
绿通道和蓝通道进行合并，获得第二图像；
[0010]对第二图像进行色彩校正，得到目标水下图像
。
[0011]可选地，对原始水下图像进行对比度拉伸，获得第一图像，包括：
[0012]通过对比度受限自适应直方图均衡方法，对原始水下图像的各通道进行对比度拉伸，分别获得红通道
、
绿通道和蓝通道
。
[0013]可选地，对第一图像进行图像分解这一步骤前，方法还包括：
[0014]利用双边滤波对第一图像进行去噪预处理，获得去噪后的第一图像
。
[0015]可选地，对第一图像进行图像分解，获得各个通道的基础层和细节层，包括：
[0016]对第一图像进行均值滤波，获得各个通道的基础层；
[0017]根据第一图像中各个通道与各个通道对应的基础层的差值，获得各个通道的细节层
。
[0018]可选地，根据绿通道的细节层或蓝通道的细节层，结合红通道的基础层进行红通道补偿，包括：
[0019]基于绿通道和蓝通道，依次确定绿通道均值和蓝通道均值；
[0020]当绿通道均值大于蓝通道均值，通过绿通道的细节层结合红通道的基础层进行红通道补偿；
[0021]当蓝通道均值大于绿通道均值，通过蓝通道的细节层结合红通道的基础层进行红通道补偿
。
[0022]可选地，对第二图像进行色彩校正，得到目标水下图像，包括：
[0023]利用灰度世界算法对第二图像进行色彩校正，得到目标水下图像
。
[0024]可选地，利用灰度世界算法对第二图像进行色彩校正，得到目标水下图像，包括：
[0025]基于补偿红通道
、
绿通道和蓝通道，依次确定补偿红通道均值
、
绿通道均值和蓝通道均值；
[0026]对补偿红通道均值
、
绿通道均值和蓝通道均值进行平均处理，获得灰度均值；
[0027]根据灰度均值与补偿红通道均值的比值，结合预设权重系数，获得第一补偿系数；并根据灰度均值与绿通道均值和蓝通道均值的比值，获得第二补偿系数；
[0028]通过第一补偿系数对第二图像的补偿红通道进行第一补偿处理，并通过第二补偿系数对第二图像的绿通道和蓝通道进行第二补偿处理，得到目标水下图像
。
[0029]另一方面，本专利技术的实施例提供了一种水下图像增强装置，包括：
[0030]第一模块，用于获取原始水下图像，对原始水下图像进行对比度拉伸，获得第一图像；第一图像包括红通道
、
绿通道和蓝通道；
[0031]第二模块，用于对第一图像进行图像分解，获得各个通道的基础层和细节层；
[0032]第三模块，用于根据绿通道的细节层或蓝通道的细节层，结合红通道的基础层进行红通道补偿，获得补偿红通道；
[0033]第四模块，用于对补偿红通道
、
绿通道和蓝通道进行合并，获得第二图像；
[0034]第五模块，用于对第二图像进行色彩校正，得到目标水下图像
。
[0035]可选地，第二模块进行处理前，装置还包括：
[0036]第六模块，用于利用双边滤波对第一图像进行去噪预处理，获得去噪后的第一图像
。
[0037]另一方面，本专利技术的实施例提供了一种电子设备，包括处理器以及存储器；
[0038]存储器用于存储程序；
[0039]处理器执行程序实现如前面的方法
。
[0040]另一方面，本专利技术的实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储介质存储有程序，程序被处理器执行实现如前面的方法
。
[0041]本专利技术实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中
。
计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行前面的方法
。
[0042]本专利技术实施例首先获取原始水下图像，对原始水下图像进行对比度拉伸，获得第一图像；第一图像包括红通道
、
绿通道和蓝通道；对第一图像进行图像分解，获得各个通道的基础层和细节层；根据绿通道的细节层或蓝通道的细节层，结合红通道的基础层进行红通道补偿，获得补偿红通道；对补偿红通道
、
绿通道和蓝通道进行合并，获得第二图像；对第二图像进行色彩校正，得到目标水下图像
。
本专利技术实施例通过对水下图像进行对比度拉伸以及图像分解和红通道补偿实现颜色差异性衰减补偿，从而提升水下图像的质量，本专利技术能够在不依靠水下成像本文档来自技高网...

【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，包括：获取原始水下图像，对所述原始水下图像进行对比度拉伸，获得第一图像；所述第一图像包括红通道
、
绿通道和蓝通道；对所述第一图像进行图像分解，获得各个通道的基础层和细节层；根据所述绿通道的细节层或所述蓝通道的细节层，结合所述红通道的基础层进行红通道补偿，获得补偿红通道；对所述补偿红通道
、
所述绿通道和所述蓝通道进行合并，获得第二图像；对所述第二图像进行色彩校正，得到目标水下图像
。2.
根据权利要求1所述的一种水下图像增强方法，其特征在于，所述对所述原始水下图像进行对比度拉伸，获得第一图像，包括：通过对比度受限自适应直方图均衡方法，对所述原始水下图像的各通道进行对比度拉伸，分别获得所述红通道
、
所述绿通道和所述蓝通道
。3.
根据权利要求1所述的一种水下图像增强方法，其特征在于，所述对所述第一图像进行图像分解这一步骤前，所述方法还包括：利用双边滤波对所述第一图像进行去噪预处理，获得去噪后的第一图像
。4.
根据权利要求1所述的一种水下图像增强方法，其特征在于，所述对所述第一图像进行图像分解，获得各个通道的基础层和细节层，包括：对所述第一图像进行均值滤波，获得各个通道的基础层；根据所述第一图像中各个通道与各个通道对应的所述基础层的差值，获得各个通道的细节层
。5.
根据权利要求1所述的一种水下图像增强方法，其特征在于，所述根据所述绿通道的细节层或所述蓝通道的细节层，结合所述红通道的基础层进行红通道补偿，包括：基于所述绿通道和所述蓝通道，依次确定绿通道均值和蓝通道均值；当所述绿通道均值大于所述蓝通道均值，通过所述绿通道的细节层结合所述红通道的基础层进行红通道补偿；当所述蓝通道均值大于所述绿通道均值，通过所述蓝通道的细节层结合所述红通道的基础层进行红通道补偿
。6.
根据权利要求1所述的一种水下图像增强方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏秉华，任廷抒，周壮，王腾辉，
申请(专利权)人：广东维特斯光电有限公司，
类型：发明
国别省市：