[发明专利]一种基于颜色校正和对比度拉伸的水下图像增强方法

权利要求书

1.一种基于颜色校正和对比度拉伸的水下图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取原始水下图像，并对其进行颜色补偿；

S2、基于自动色阶的Retinex算法对步骤S1中经过颜色补偿后的图像进行颜色校正，得到R、G、B通道图像；

S3、将上述步骤S2中得到的R、G、B通道图像分别用高斯差分金字塔进行细节特征图重构,并将得到的各通道细节特征图融合到颜色校正的图像对应的R、G和B通道，得到细节增强图；

S4、采用CLAHE算法对上述步骤S3中得到的细节增强图进行拉伸操作,得到最终清晰的水下增强图像。

2.根据权利要求1所述的基于颜色校正和对比度拉伸的水下图像增强方法，其特征在于，所述步骤S1中的颜色补偿方法，其具体公式为：

其中，I_r(x)、I_g(x)分别表示图像的红、绿色通道，分别表示I_r(x),I_g(x)的平均值，α表示常参数，α的值设定为1.5。

3.根据权利要求1所述的所述的基于颜色校正和对比度拉伸的水下图像增强方法，其特征在于，所述步骤S2中基于自动色阶的Retinex算法对步骤S1中经过颜色补偿后的图像进行颜色校正，其具体步骤如下：

S21、根据MSRCR算法获取亮度分量，公式如下：

其中，c∈{R,G,B}分别对应R、G、B三个颜色通道；MSR_c(x,y)表示第c个通道对应的输出图像；N表示不同标准差对应的高斯函数个数；w_n表示各个输出图像对应的权值；σ是高斯函数的标准差，σ∈{σ₁,σ₂,σ₃,σ₄,σ₅,σ₆}且0≤σ₁＜σ₂＜50、50≤σ₃＜σ₄＜100、100≤σ₅＜σ₆；

S22、基于自动色阶的Retinex校正方法对亮度分量进行色彩校正，利用自动色阶统计出R、G和B通道的灰度直方图；

S23、裁剪比例确定R、G和B通道的高光值和阴影值，并将其作为裁剪边界；

S24、对每个通道的中间部分进行相同的线性拉伸，其公式如下：

其中，MSRCR_c(x,y)表示颜色校正后的灰度值；Min＝I_sort(m*n*percent)和Max＝I_sort(m*n^*(1-percent))分别表示裁剪边界的下限值和上限值；m和n分别表示图像的行和列；I_sort表示排序后的灰度值，且I_Sort＝Sort(MSR_c)；percent是裁剪的比例，percent设定为0.5％。