[发明专利]一种基于纹理颜色特征和优化透射率的水下图像复原方法

说明书

本发明公开一种基于纹理颜色特征和优化透射率的水下图像复原方法，包括以下步骤：(1)建立水下图像光学成像模型；(2)输入原始水下图像，基于纹理特征和颜色特征估计原始水下图像的全局背景光；(3)估计透射率；包括红亮通道透射率和蓝、绿通道透射率的估计；(4)复原水下图像并进行细节增强，最终输出清晰的水下图像。本发明方法能够更加准确的恢复出水下图像的颜色和对比度，有效减少图像的欠饱和与过饱和；可以减少颜色失真，复原后的图像具有较高的清晰度和质量；能更准确的估计背景光，具有更高的鲁棒性和自适应性。

技术领域

本发明属于图像处理、计算机视觉技术领域，涉及一种基于纹理颜色特征和优化透射率的水下图像复原方法。

背景技术

由于海洋巨大的开发前景，世界各国都扩大了对海洋的侦测和勘探。水下探测设备是海底考察和观测必不可少的设备，大多配备光学成像系统，可见光图像是水下探测设备的主要信息来源之一。但是，在水下图像/视频的拍摄过程中，由于水体对光线的吸收和散射，水体中有机物质和大量悬浮颗粒的散射作用，以及拍摄时引入的人造光源，会导致水下图像/视频的质量严重退化，水下图像常会出现对比度低、颜色失真、细节模糊、光照不均匀等问题，会给信息的获取与辨识带来困难，严重影响水下环境监测以及水下图像后处理。因此针对不同水下环境和光照条件拍摄的图像/视频进行清晰化处理，使其符合人类的视觉特性和机器识别的需要，对应用于实际工程和科学研究具有重要的价值。

根据是否基于成像模型，水下图像清晰化方法可分为图像增强方法和图像复原方法。图像增强方法是根据特定的需求，增强图像中某些重要的信息同时削弱一些不需要的信息，使用定量的客观标准衡量来达到图像优化的目的，算法过程中并不过多考虑成像中的物理过程和成像模型；图像复原方法致力于恢复场景原有的光学特性，算法过程多基于水下图像退化模型，并通过逆求解成像模型来获取增强图像。图像复原方法依赖于对水体光学参数、相机参数、景物距离等信息的获取，一般会通过各种手段估计出这些信息。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术中的不足，提供一种基于纹理颜色特征和优化透射率的水下图像复原方法，本发明通过综合利用背景区域的纹理特征和颜色特征和优化透射率模型，研究出能够有效修正水下图像颜色偏差、解决其对比度和清晰度低、纹理和细节丢失等问题的水下图像复原方法。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

权利要求确定后此处完善

与现有技术相比，本发明的技术方案所带来的有益效果是：

1)本发明首次采用基于背景区域的纹理特征和颜色特征进行背景光估计，相较以往单纯采用颜色特征或者暗通道先验的方法，本发明的方法能更准确的估计背景光值，可以更准确地恢复出图像本真的颜色，并且该方明具有更高的鲁棒性和自适应性；

2)本发明提供了一种基于信息损失最小和对比度最大的优化原则的透射率估计方法，与现有的水下图像透射率估计方法相比，对比度最大的优化原则能够更加准确的恢复出水下图像对比度，信息损失最小原则可以有效减少图像颜色的欠饱和与过饱和；

3)本发明提供了一种基于水下固有特性的蓝、绿透射率计算方法，该方法与现有方法相比较，可以减少颜色失真。

附图说明

图1给出了本发明复原水下图像的流程框架；

图2给出了复原过程中信息损失的示意图；

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。