基于自适应颜色校正、优化后向散射光和改进场景透射率的图像恢复方法技术

本发明专利技术涉及一种基于自适应颜色校正、优化后向散射光和改进场景透射率的图像恢复方法，包括：计算每个颜色通道的总值和信息保留因子，选择参考通道；计算调整系数；补偿低像素值；判断最大颜色损失是否大于损失阈值；将颜色校正图像划分为结构分量和纹理分量；估计结构分量上的场景透射率；估计结构分量上的后向散射光；根据增强的结构分量和增强的纹理分量得到清晰图像。本发明专利技术实现自适应颜色校正、优化对比度增强，且具有鲁棒性，在保留整个图像自然外观的同时，提供更详细的信息；采用最大饱和约束进行场景传输率估计，理想情况下可以避免块伪影，增强显著对象的边缘，消除白噪声和物体的误判，并能产生更准确的结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机视觉，尤其是一种基于自适应颜色校正、优化后向散射光和改进场景透射率的图像恢复方法。

技术介绍

1、目前，视觉图像已广泛应用于目标跟踪、海洋资源开发和水下车辆等。然而由于衰减效应的干扰，视觉图像通常有颜色失真、低对比度和模糊的细节等问题，这些退化问题阻碍了视觉图像在许多重要探索中的应用性能提供支持，因此提出一种简单而有效的图像恢复方法至关重要。

2、总体而言，增强退化图像的方法可以分为三类：基于模型的方法、基于无模型的方法和基于深度学习的方法。其中，基于模型的方法通常通过考虑退化图像的退化过程来构建成像的物理模型，并使用手工制作的先验来反转物理模型以生成清晰的图像。这些常用的先验包含暗通道先验、超拉普拉斯反射率先验、自适应暗像素先验、照明通道稀疏先验等，然而复杂场景具有不同的光照条件和衰减特性，使得这些方法在图像恢复方面往往不稳定。

3、基于无模型的方法往往通过直接调整图像中的像素值或者直方图的分布来增强退化图像的细节、颜色和对比度。这类方法，如直方图均衡化方法、基于图像融合的方法等，可以在一定程度上提高图像质量，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于自适应颜色校正、优化后向散射光和改进场景透射率的图像恢复方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：

2.根据权利要求1所述的基于自适应颜色校正、优化后向散射光和改进场景透射率的图像恢复方法，其特征在于：步骤(1)具体是指：对于水下图像Ic，计算每个颜色通道的总值

3.根据权利要求1所述的基于自适应颜色校正、优化后向散射光和改进场景透射率的图像恢复方法，其特征在于：在步骤(2)中，所述ωc的计算公式为：

4.根据权利要求1所述的基于自适应颜色校正、优化后向散射光和改进场景透射率的图像恢复方法，其特征在于：步骤(3)具体是指：颜色校正图像的公...

【技术特征摘要】

1.一种基于自适应颜色校正、优化后向散射光和改进场景透射率的图像恢复方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：

2.根据权利要求1所述的基于自适应颜色校正、优化后向散射光和改进场景透射率的图像恢复方法，其特征在于：步骤(1)具体是指：对于水下图像ic，计算每个颜色通道的总值

3.根据权利要求1所述的基于自适应颜色校正、优化后向散射光和改进场景透射率的图像恢复方法，其特征在于：在步骤(2)中，所述ωc的计算公式为：

4.根据权利要求1所述的基于自适应颜色校正、优化后向散射光和改进场景透射率的图像恢复方法，其特征在于：步骤(3)具体是指：颜色校正图像的公式为：

5.根据权利要求1所述的基于自适应颜色校正、优化后向散射光和改进场景透射率的图像恢复方法，其特征在于：在...

【专利技术属性】
技术研发人员：宛新文，梁政，钟金琴，左泉，
申请(专利权)人：合肥数翰数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：