[发明专利]一种基于分层加权融合的水下图像增强方法

权利要求书

1.一种基于分层加权融合的水下图像增强方法，其特征在于，所述水下图像增强方法包括以下步骤：

对原始的水下图像用引导图像滤波处理，然后用拉普拉斯金字塔分解，得到不同层的图像；前一层图像大小是后一层图像大小的4倍；

根据每一个退化特点，分别采用灰度世界和直方图均衡化处理得到输入图像；

对权重引入权重影响因子，提高权重的分配比例；

对每一幅输入图像和权重进行融合，通过拉普拉斯金字塔重建的方式增强水下图像。

2.根据权利要求1所述的一种基于分层加权融合的水下图像增强方法，其特征在于，所述对权重引入权重影响因子，提高权重的分配比例的步骤具体为：

m-W₁＝a-1*n-W_LC1+b-1*n-W_S1+c-1*n-W_E1

m-W₂＝a-2*n-W_LC2+b-2*n-W_S2+c-2*n-W_E2

其中，a-i，b-i和c-i分别是每个权重的比例因子，n-W_LCi，n-W_Si和n-W_Ei分别为上述的局部对比度权重、显著性权重和曝光度权重的归一化权重结果；i＝1,2。

3.根据权利要求1所述的一种基于分层加权融合的水下图像增强方法，其特征在于，所述对每一幅输入图像和权重进行融合的步骤具体为：

其中，fusion-top(i,j)为拉普拉斯金字塔最高层的融合图像；input_k(i,j)是输入图像，m-W_k(i,j)是输入图像的权重。

4.根据权利要求3所述的一种基于分层加权融合的水下图像增强方法，其特征在于，所述通过拉普拉斯金字塔重建的方式增强水下图像的步骤具体为：

其中，LP_l是拉普拉斯金字塔分解后的细节部分，G^*_l+1是G_l经内插放大得到的；G_N为拉普拉金字塔分解后的最高层图像的融合图像；G_l为经过增强后的第l层拉普拉斯金字塔图像。