[发明专利]一种基于前景模型的水下图像增强方法

摘要

一种基于前景模型的水下图像增强方法：改进背景光估计方法从而有效的避免水下图像过曝光、人工光源等影响；结合人们对水下图像的认知，利用暗通道先验算法去除背景散射并提取前景模型；结合白平衡算法，提出适用于水下图像的色彩校正方法，利用光在水中的衰减特性，根据各通道衰减系数之间的关系修正通道增益，从而补偿因衰减所导致的颜色失真；利用通道增益调整无雾图像，最终获得增强后的水下图像。本发明使得物体部分的增强效果更加清晰、鲜明，视觉效果更优；有效的去除图像模糊使得增强后的水下图像清晰度大幅度提升，图像细节更佳，基于前景模型的色彩校正并没有影响到背景部分的图像增强，增强后的水下图像整体颜色更加自然，图像亮度也在可接受范围内。

主权项

一种基于前景模型的水下图像增强方法，其特征在于，包括如下步骤：1)改进暗通道先验算法中背景光估计的方法，包括：(1)取符合条件的所有像素的平均值来作为背景光；(2)为背景光设定一个上限阈值即最大全球大气光值当背景光大于最大全球大气光值时，则将最大全球大气光值赋值予背景光；2)提取前景模型，包括：(1)利用改进后的暗通道先验算法处理水下原图像，得到透射率t(x)以及去雾处理后的无雾图像J(x)，透射率t(x)也表示为：t(x)＝e‑βd(x)  (1)其中β是大气的散射系数，d(x)代表深度图，透射率t(x)是随着d(x)发生指数衰减的，从而推导出深度图d(x)：d(x)=In1t(x)=In(minθ∈{G,B}(miny∈{Ω(X)}Iθ(y))-1)---(2)]]>式中Iθ为待处理图像I中的一个颜色通道，x为图像中的一个像素点，Ω(x)代表以像素点x为中心的一块局部区域，y为Ω(x)的一个子区域，θ为G通道和B通道中的一个通道，min()代表最小化操作；(2)运用最大类间方差法对深度图d(x)进行二值化处理，得到所需的掩膜d(x)′；(3)利用图像掩膜技术，用第(2)步获得的掩模d(x)′来控制无雾图像J(x)的处理区域，使无雾图像J(x)处理区域内的值保持不变，而区外图像值都为0，从而提取出前景模型ROI；3)色彩校正，包括：(1)利用白平衡算法针对前景模型ROI提取出所需的B通道增益Bgain：Bgain＝Y max/Bav  (7)其中Y max是前景模型ROI亮度的最大值，Bav代表前景模型ROI中白色参考点的蓝色通道平均值；(2)利用红色光以及绿色光相对于蓝色光的衰减系数比值对R通道的增益Rgain和G通道的增益Ggain进行修正，从而补偿因衰减导致的颜色失真，Rgain=[Bgain]fR/fB---(8)]]>Ggain=[Bgain]fG/fB---(9)]]>其中，fR是红色光的衰减系数，fG是绿色光的衰减系数，fB是蓝色光的衰减系数；(3)用所得通道增益对无雾图像J(x)的RGB通道进行调整，从而得到增强后的水下图像。