[发明专利]基于环境背景光的水下图像颜色恢复方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种基于环境背景光的水下图像颜色恢复方法，其特征在于，所述方法包括：

获取真实水下颜色畸变图像数据集；所述真实水下颜色畸变图像数据集包括若干真实水下颜色畸变图像；

使用统计方法获取所述真实水下颜色畸变图像的环境背景光；

获取陆地真实图像数据集；所述陆地真实图像数据集包括若干组陆地真实图像及其对应的深度图；

构建并训练基于生成对抗网络的水下图像合成模型；所述水下图像合成模型基于环境背景光、所述陆地真实图像数据集和所述真实水下颜色畸变图像数据集进行训练；

将噪声、所述环境背景光、所述陆地真实图像、所述陆地真实图像对应的深度图作为一组样本输入训练好的水下图像合成模型，得到具有水下风格的陆地真实图像；

建立基于卷积神经网络的水下图像颜色恢复模型；

将所述陆地真实图像及其对应的具有水下风格的图像作为一组训练数据，利用若干组训练数据形成的训练集训练所述水下图像颜色恢复模型；

获取待颜色恢复的水下图像，并利用训练好的水下图像颜色恢复模型对所述待颜色恢复的水下图像进行颜色恢复。

2.根据权利要求1所述的一种基于环境背景光的水下图像颜色恢复方法，其特征在于，使用统计方法获取所述真实水下颜色畸变图像的环境背景光，包括：

分别对所述真实水下颜色畸变图像的R、G、B值进行统计分析，得到所述真实水下图像数据的R、G、B值的分布模型；

根据所述R、G、B值的分布模型推导环境背景光的R、G、B值；

将所述环境背景光的R、G、B值组合成与RGB图像相同的维度，得到环境背景光。

3.根据权利要求2所述的一种基于环境背景光的水下图像颜色恢复方法，其特征在于，所述R、G、B值的分布模型为正态分布模型。

4.根据权利要求1所述的一种基于环境背景光的水下图像颜色恢复方法，其特征在于，所述水下图像合成模型包括生成器和鉴别器；

所述生成器以噪声、所述环境背景光、所述陆地真实图像及其对应的深度图、所述真实水下颜色畸变图像作为输入，以合成的具有水下图像风格的陆地真实图像作为输出；

所述鉴别器以所述生成器合成的具有水下图像风格的陆地真实图像和所述真实水下颜色畸变图像作为输入，以所述具有水下图像风格的陆地真实图像的分类结果作为输出，所述分类结果包括真实或合成。

5.根据权利要求4所述的一种基于环境背景光的水下图像颜色恢复方法，其特征在于，所述生成器包括注意力机制和后向散射机制；

相应地，将噪声、所述环境背景光、所述陆地真实图像、所述陆地真实图像对应的深度图作为一组样本输入训练好的水下图像合成模型，得到具有水下风格的陆地真实图像，包括：

训练好的生成器基于注意力机制对所述陆地真实图像进行处理，得到第一图像，处理方式如下：

T(x)＝I_aire^-βd；

其中，I_air表示陆地真实图像，β表示光在水下衰减率，d表示与所述陆地真实图像对应的深度图；

训练好的生成器基于后向散射机制对噪声进行卷积，再结合所述环境背景光，得到第二图像；

基于图像成像模型，将所述第一图像和所述第二图像合成为具有水下图像风格的陆地真实图像。

6.根据权利要求1所述的一种基于环境背景光的水下图像颜色恢复方法，其特征在于，水下图像颜色恢复模型包括5层卷积层；

相应地，利用训练好的水下图像颜色恢复模型对所述待颜色恢复的水下图像进行颜色恢复，包括：

利用所述5层卷积层对所述待颜色恢复的水下图像进行5层卷积操作；

对每一层的卷积结果进行连接；

对连接之后的卷积结果再进行卷积操作，得到与所述待颜色恢复的水下图像相同形状的残差；

将所述残差与所述待颜色恢复的水下图像相加，得到颜色恢复后的目标水下图像。

7.根据权利要求1所述的一种基于环境背景光的水下图像颜色恢复方法，其特征在于，获取真实水下颜色畸变图像数据集包括：利用水下单目摄像头获取真实水下颜色畸变图像数据集。