[发明专利]一种基于不同颜色空间自适应直方图拉伸的水下图像增强方法

说明书

本发明涉及一种基于不同颜色空间自适应直方图拉伸的水下图像增强方法，对GB两通道进行基于Gray‑World理论的均衡化，初步得出调整后水下图像。然后分析水下图像RGB通道的分布特性，以及RGB三通道在水中传播时的衰减情况，提出在RGB颜色空间进行基于自动参数获取的自适应直方图拉伸的方法并对三个通道采用双边滤波器以减少噪声的影响。接下来，将RGB颜色空间转换到CIE‑Lab颜色空间，并对‘L’，‘a’和‘b’三个分量分别进行自适应直方图拉伸。最终，经增强后的水下图像呈现出高对比度、均衡的饱和度和亮度。本发明的图像增强计算复杂度较低，主要适用于包括水下生物、海底考古、水下捕捞和目标检测等多种水下图像。

技术领域

本发明涉及水下图像增强技术领域，具体地说，是一种基于不同颜色空间自适应直方图拉伸的水下图像增强方法。

背景技术

海洋世界蕴含着大量的资源，在陆地人口暴增、资源日趋枯竭、环境急剧恶化等问题下，开发和保护海洋是一项重要的、具有战略意义的选择。海洋信息的传输、获取和处理等理论实践对合理开发和保护海洋生态、海洋资源、海洋多样性都起到了关键作用。

水下图像是海洋信息的重要载体，然而与自然环境下的图像相比，水下图像的成像原理更加复杂、对比度低、可视性差。这些因素都对海洋生态、海洋资源、海洋多态性等研究带来阻碍。还原清晰、真实的水下图像对于海洋世界的研究具有重要意义。造成水下图像退化的原因主要有以下几个方面。1)光在水中传播呈指数衰减并且不同波长的光在水中传播时具有不同的衰减率，这些原因造成图像对比度低、模糊不清和颜色失真等问题。2)受水下悬浮颗粒和水中溶解的有机质的影响，拍摄的水下图像具有较大的噪声。3)为了提高水下成像范围，人造光源往往会被当作辅助光源，会给图像引入非均匀光照，导致拍摄的水下图像中心具有明亮的光斑、四周光照不足。

目前，水下图像清晰化技术大致可以分为两类：水下图像增强方法和水下图像复原方法。水下图像增强方法并不考虑水下成像原理,主要通过调整图像中的像素值来调整对比度和颜色,从而获得水下图像更多的信息和细节。水下图像复原方法通常是基于水下成像物理模型，分析水下图像退化机理，估计成像模型参数并以反补偿等方式恢复出清晰自然的水下图像。近几年来水下图像清晰化技术已经取得了显著的效果，并且受到了广泛的应用。

水下图像增强方法往往不考虑图像的成像机制只关注于调整图像的像素值来实现图像增强效果。2003年，Chambah等人提出一种具有较好的非监督性和鲁棒性的水下图像颜色修正方法。实验表明该方法实际应用于水下图像分割和特征提取时，可以取得较好的效果。2005年，Torres-Mendez等人使用马尔可夫随机场描述颜色失真的水下图像和对应真实图像之间的关系，从统计先验的角度恢复水下图像的真实颜色，并且从不同水下场景中获得的实验数据验证了该方法的可行性和有效性。2007年，Iqbal等人提出一种简单有效的水下图像增强算法，该方法基于直方图拉伸算法。针对水下图像颜色衰减和对比度丢失的问题，首先在RGB颜色空间拉伸衰减严重的红绿色分量直方图，之后在HSI颜色空间拉伸图像的饱和度和亮度，从而提高水下图像的对比度和颜色。2010年，Iqbal等人提出一种基于颜色平衡和对比度修正的非监督水下图像增强算法。Iqbal等人提出的这两种算法至今仍被广泛研究和使用。2013年，Henke等人通过分析经典彩色恒常算法应用于水下图像时遇到的问题，提出一种基于特征的彩色恒常假设算法来修正水下图像的颜色偏差。该方法基于灰度世界假设条件，首先分离水下图像的前景和背景，并采用白平衡算法仅针对前景区域进行相应处理。2015年，Ghani等人在Iqbal等人提出的水下图像增强算法的基础上，对其进行修正和改进。改进方法与多种水下图像增强算法进行定性和定量的比较，比较结果具有较大的优势。