[发明专利]一种基于色彩恒常性和群稀疏的水下图像复原方法

说明书

本发明公开一种基于色彩恒常性和群稀疏的水下图像复原方法，该方法首先设计了一种改进的基于色彩恒常性的水下图像颜色失真校正算法，在Shades Of Gray算法的基础上，针对水下图像的颜色失真特点，加入颜色补偿的概念，对水下图像进行了颜色校正；然后，提出了一种改进的基于退化模型和群稀疏的水下图像去模糊算法，将设计出的水下图像退化算子和水体分层融入到经典的群稀疏去模糊的框架中，对校正后的图像进行复原，以进一步提高水下图像的清晰度；最后，通过对实际拍摄的水下图像进行实验，结果表明提出的基于色彩恒常性和群稀疏的水下图像复原方法不仅可以很好地对水下图像进行颜色校正，而且能够有效的去除模糊，达到良好的复原效果。

技术领域

本发明涉及一种基于色彩恒常性和群稀疏的水下图像复原方法，属于数字图像处理技术领域。

背景技术

近些年来，水下图像处理对水资源开发和保护、海洋勘探、水体污染检测等研究具有极其重要的意义。然而，在复杂的水下环境中，由于水对光线的吸收和散射作用，及成像过程中可能产生的一些不可避免的噪声，采集得到的水下图像往往存在一定程度的退化。具体来说，一方面，水对光的吸收作用表明不同颜色的光在水下有不同的衰减特征，这使得水下图像会产生颜色失真；另一方面，水对光的散射作用和水中各种悬浮粒子给成像带来的噪声，使得水下图像呈现“雾化”效果，图像变得比较模糊。因此，如何同时有效解决上述两个问题以得到良好的水下图像复原效果，需要进一步研究。

公开号CN106600547A水下图像复原方法，该方法将图像去雾算法与颜色恒常算法相结合，首先，将退化水下图像的蓝绿信道根据水下成像数据模型进行去模糊处理；其次，在蓝绿信道去雾的基础上，退化的红信道根据复原的蓝绿信道的像素值，依据灰度世界色彩恒常算法进行颜色矫正。该方法虽然可以取得一定的水下图像复原效果，但是在去模糊的过程中，没有考虑水体中悬浮微粒和溶质的分布不均问题，去模糊的效果不是很理想；另外，针对水下图像而言，该方法采用的灰度世界颜色失真矫正算法还会引入一些鲜艳颜色噪声。

公开号CN104766284A水下彩色图像的复原方法，该方法首先采用中值滤波的方法实现图像的光照均匀化操作；其次依据暗原色先验理论建立水下光学图像成像模型I(x,y)＝J(x,y)t(x,y)+A(1-t(x,y))；再次通过自适应求解水体光强A，利用双边滤波法求解水体透射率t(x,y)，将A和t(x,y)代入水下光学图像成像模型，得到去模糊图像t₀为水体透射率下限值；最后对去模糊图像的每个颜色通道直方图分析的基础上，对每个通道的中间灰度区进行量化处理。该方法在去模糊的过程中，使用了一个固化的自适应模型，没有阈值的控制和反复的修正过程，在水下成像条件较差的时候，去模糊效果不是很好；另外，针对于水下图像的颜色失真问题，该方法采用的直方图方法效果不是很理想。

Guo等人在2014年IEEE Oceans上发表论文“Improving visibility andfidelity of underwater images using an adaptive restoration algorithm”，该文献使用了暗通道先验去除水下图像模糊，之后使用了R、G、B三个通道中均衡颜色均值来平衡颜色，然后将颜色空间从RGB变换到HSV进行了对比度的增强。该方法在水下成像条件较差的时候，去模糊效果不是很好；另外，该方法虽然增强了水下图像的对比度，但是颜色失真矫正问题没有很好地解决。

总之，现有的水下图像处理方法，其存在的诸多局限性主要表现在：

(1)在水下颜色矫正方面，没有充分考虑水下图像的特性，仅采用传统图像颜色失真校正策略，无法得到令人满意的结果。

(2)在图像去模糊的过程中没有考虑到水体本身悬浮微粒和溶质分布不均的问题，因此也没给出相应的解决手段，去模糊效果不是非常理想。

发明内容