[发明专利]一种基于前景模型的水下图像增强方法

说明书

一种基于前景模型的水下图像增强方法：改进背景光估计方法从而有效的避免水下图像过曝光、人工光源等影响；结合人们对水下图像的认知，利用暗通道先验算法去除背景散射并提取前景模型；结合白平衡算法，提出适用于水下图像的色彩校正方法，利用光在水中的衰减特性，根据各通道衰减系数之间的关系修正通道增益，从而补偿因衰减所导致的颜色失真；利用通道增益调整无雾图像，最终获得增强后的水下图像。本发明使得物体部分的增强效果更加清晰、鲜明，视觉效果更优；有效的去除图像模糊使得增强后的水下图像清晰度大幅度提升，图像细节更佳，基于前景模型的色彩校正并没有影响到背景部分的图像增强，增强后的水下图像整体颜色更加自然，图像亮度也在可接受范围内。

技术领域

本发明涉及一种图像增强方法。特别是涉及一种基于前景模型的水下图像增强方法。

背景技术

伴随着人口的增长以及世界各国经济的发展，海洋科技日益成为世界各国经济与科技竞争的焦点所在,海洋资源的开发和利用已经步入世界各国提高自身综合国力的战略方针中，这些因素都使得水下图像信息的获取、信息的处理等理论基础变得尤为重要。随着人们对海洋开发的深入探索，需要借助水下图像进行的应用也越来越多。不同波长的光在水下传输时所经历的衰减不同，水下图像常常出现颜色失真以及图像模糊等问题，从而导致图像质量较差。近年来水下图像增强技术得到了广泛的关注。

时至今日，已经有大量的水下图像增强算法被提出。2011年，He等人[1]提出一种基于暗通道先验理论的简单、有效的图像去雾算法。该算法基于对室外无雾天气下实物的统计，发现在室外无雾图像的大部分非天空局部区域中，某些像素在RGB三通道中至少有一个通道具有很低的值。2012年，Chiang等人[2]基于波长补偿和图像去雾，提出了一种新颖的水下图像增强算法，该算法增加了判断人工光源是否存在，考虑了人工光源的可能性，妥善的解决了水下图像成像过程中的光散射和颜色失真的问题。基于图像特征的色彩恒常性理论，2013年Zhou等人[3]提出了一种新颖的的水下图像增强算法，该算法利用深度图估计通道增益系数，从而达到去除颜色失真的目的。2014年，Li等人[4]提出一种应用于深海研究的有效算法，该算法在去除人工光源对水下图像所造成的光晕问题上效果良好。2015年，杨爱萍等人[5]提出一种基于去除颜色失真和暗通道先验的水下图像复原算法，该算法根据先去除颜色失真后去除背景散射的思路，结合光在水中的衰减特性，提出适用于水下图像的颜色失真去除方法。2016年，徐岩等人[6]提出一种基于暗通道先验与白平衡的水下图像增强算法，该算法利用暗通道先验来实现图像去模糊，利用白平衡算法来实现图像整体偏色的去除。

在水下图像成像过程中，由于水体对光线的选择性吸收和光的散射作用，水下图像经常出现颜色失真以及图像模糊，传统的去雾算法和简单的色彩校正用于水下图像时效果欠佳。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提供一种能够有效解决图像模糊和颜色失真问题的基于前景模型的水下图像增强方法。

本发明所采用的技术方案是：一种基于前景模型的水下图像增强方法，包括如下步骤：

1)改进暗通道先验算法中背景光估计的方法，包括：

(1)取符合条件的所有像素的平均值来作为背景光；

(2)为背景光设定一个上限阈值即最大全球大气光值当背景光大于最大全球大气光值时，则将最大全球大气光值赋值予背景光；

2)提取前景模型，包括：

(1)利用改进后的暗通道先验算法处理水下原图像，得到透射率t(x)以及去雾处理后的无雾图像J(x)，透射率t(x)也表示为：

t(x)＝e^-βd(x) (1)

其中β是大气的散射系数，d(x)代表深度图，透射率t(x)是随着d(x)发生指数衰减的，从而推导出深度图d(x)：