[发明专利]一种白平衡与暗原色的自适应直方图水下图像增强方法

说明书

技术领域

本发明涉及数字图像处理领域的水下图像增强方法，更具体地说是一种白平衡与暗原色的自适应直方图水下图像增强方法。

背景技术

海洋孕育着大大的能源和资源，是人类生存与发展的重要领域，人类社会的发展也必然越来越依赖海洋，目前，越来越多的人类活动都与海洋有关，因此，开展水下图像处理方法的研究，在军事和国民经济上都有重要的价值和意义。

水下图像分析和识别是海洋研究和开发中的关键技术之一，但是在水下成像过程中由于存在水体对光线的吸收以及悬浮颗粒对光的散射等,常使得水下图像出现分辨率不足和强烈的衰减，从而导致水下图像出现颜色失真，对比度会急剧下降，而且同时水下可见度较低会使图像产生模糊，水下图像成像复杂、质量较差且由于光线在水下传播时，绿色分量因为波长最短所以在水下传播距离最远，这导致水下图像偏绿色。这些因素导致水下图像难以直接用于海洋科学研究、海洋工程等方面，给科研和实际操作带来较大难题，因此，需要对水下图像做增强处理，使其符合机器识别和视觉分析的要求。

目前，水下图像增强主要有以下几种：

(1)抑制后向散射的图像增强方法

根据有关后向散射背景灰度分布的先验知识，利用传统的图像增强改善图像的灰度对比度，达到图像增强的目的。传统的图像增强算法有直方图均衡化、对比度拉伸等。

(2)基于频域处理的方法

在降噪和增强方面有较好效果的方法在水下图像上也有广泛的应用，如自适应滤波，同态滤波、双边滤波等，2006年Bazeille等人提出了一种减少水下扰动的提高图像质量的水下图像增强方法，通过同态滤波方法纠正非均匀照明；利用小波去噪来抑制噪声，采用各向异性滤波对边缘进行增强，并通过均匀RGB通道来调整颜色，该算法能在一定程度上还原了图像真实颜色并凸显目标的细节部分。但该算法忽略了光的水下散射等影响，算法耗时较长，不适合实时处理。

(3)基于大气散射模型的水下图像增强方法

借鉴大气散射模型的水下图像增强方法。2008年，翟艺书等人提出了一种基于模糊逻辑的雾天降质图像增强方法，该算法通过对降质图像进行规范化处理，降低不同雾况对灰度级分布范围的影响，并对规范后的图像根据大气散射对对比度衰减的影响规律，在模糊域内实现对比度增强。该算法可以有效提高雾天降质图像的对比度，视觉效果改善。但该算法可以在一定的现实条件下完成对雾天图像的清晰化，但是该方法的实现会受到大气模型参数获取的限制。

(4)基于图像融合的方法

Ancuti提出一种针对水下图像和视频的融合技术，参数了多光谱图像、去雾和HDR图像中应用的成功案例。首先对水下图像进行白平衡处理，最小化颜色在整个场景中的漂移，然后利用双边滤波等方法去噪并进行颜色修正，最后利用高斯金字塔进行图像复原。该方法算法效果较好，但计算过程较复杂。

在此背景下，在借鉴水下图像色彩修正及暗原色模型图像增强的基础上，提出在对图像进行色彩修正之后，将暗原色模型和传统的CLAHE图像增强算法相结合，采用图像融合的方法，不仅可以增大图像的灰度范围，丰富灰度层次，改善视觉效果，达到图像增强的目的，同时又避开了复杂的透射图估计。还原图像效果好。增强效果好，颜色高保真，实时性强。

发明内容

1、所要解决的技术问题：

本发明旨在提供一种基于暗通道与白平衡结合的自适应直方图水下图像增强方法，该方法先对图像进行白平衡处理，消除图像偏色；然后利用暗通道模型，并根据该信息计算权重因子，与后续的自适应直方图增强算法进行融合；具有计算简单，实时性强的特点。

2、技术方案：

一种白平衡与暗原色的自适应直方图水下图像增强方法，包括以下步骤：

步骤一：读取水下图像I(x,y)，其中(x,y)为图像中像素的坐标位置，利用动态阈值白平衡算法对图像I(x,y)进行色彩校正，校正后的图像为I(x,y)'；

上述动态阈值白平衡算法进行色彩校正的具体过程为：