基于衰减补偿与直方图拉伸的水下图像增强算法

水下物理环境复杂多变,导致获取的水下图像颜色失真、对比度低且细节模糊,影响了水下场景探测的准确性。结合衰减补偿和直方图拉伸技术,提出水下图像增强算法ACHS。根据不同颜色通道的衰减特性,设计基于衰减补偿的颜色校正方法解决水下图像颜色失真问题。将需要颜色校正的水下图像从RGB颜色模型转换到LAB颜色模型,使用引导滤波将亮度通道L分解为基础层和细节层,同时提出基于K-means聚类的双直方图增强算法用于增强基础层的对比度,通过Gamma校正突显细节层的纹理结构。在此基础上,累加亮度通道L的基础层和细节层,并将其从LAB颜色模型转换到RGB颜色模型以获取最终的增强图像。实验结果表明,与GDCP、REBE、WaterNet等算法相比,经该算法增强的水下图像可视度较高,并且具有自然的颜色和清晰的细节。     

基于图像融合的低光照水下图像增强

水下机器人可用于水产养殖动态监测和水下拍摄,然而摄像机在水下抓拍的海洋图像呈现蓝绿色调、对比度低、细节模糊、亮度暗等问题,严重影响水下目标识别与检测的准确率。为此,本文提出了一种基于图像融合的低照度水下图像增强方法。首先,利用灰度世界算法对图像颜色进行校正,有效去除水下图像的蓝(绿)色基调;然后,对颜色校正后的图像分别进行锐化处理和HSV颜色空间下的亮度增强,分别得到细节增强图像和亮度增强图像;最后,将细节增强图像和亮度增强图像进行多尺度融合,得到最后的增强图像。实验结果表明,该算法不仅有效地解决了水下图像呈现蓝绿色的问题,而且增强了图像的整体亮度,使得细节更加清晰,提高了水下机器人的视觉感知能力。     

基于场景深度估计的自然光照水下图像增强方法

针对水下图像模糊、对比度低且色彩失真的问题,结合修正的水下成像模型,提出一种基于场景深度估计的自然光照水下图像增强方法.首先,依据自然光照条件下水下图像场景亮度与场景深度总体成正比的先验理论,对图像的亮度信息进行最小值滤波和软抠图处理以实现场景深度估计;然后,结合暗通道先验知识和场景深度信息进行离散像素点的后向散射分量估计,根据修正的水下成像模型来拟合和去除后向散射;最后,采用基于色适应的颜色校正方法对直接分量进行色偏校正,利用线性拉伸方法来提升图像的亮度和对比度.水下多场景条件下的实验结果表明,本文方法可有效地去除后向散射引起的雾样模糊,提高图像对比度并校正颜色偏差.     

结构纹理分离的对比度和细节增强

针对光照不足等因素造成获取的图像质量偏低的问题,提出一种基于结构层和纹理层分离的图像增强方法。首先将图像分为结构层和纹理层两部分,对结构层用累积分布函数构造参数自适应的Gamma校正算法,并用自适应Gamma校正算法对图像的结构层进行对比度和亮度增强,对纹理层采用提升高频分量的方法增强纹理细节,最后把增强后的结构层与纹理层结合得到增强后的图像。仿真对比实验表明,该方法能避免图像增强过程中的纹理细节丢失的问题,亮度和对比度也得到了很好的提升,增强后的图像视觉效果好,具有一定的应用价值。     

基于域滤波的自适应Retinex图像增强

为了提高低照度图像的亮度和对比度,提出了一种新的基于Retinex理论的彩色图像增强方法。首先,基于Retinex理论,提出对HSV空间V分量进行域滤波估计图像光照分量,然后将V分量与光照分量相除得到反射分量的方法。之后,采用自适应Gamma校正对光照分量进行亮度提升,然后采用CLAHE对其进行对比度增强。最后,将亮度校正光照分量与反射分量相乘得到增强后的V分量,并将增强后的图像转化为RGB空间图像,达到彩色图像增强的目的。本算法可以获得更自然的增强效果,能抑制亮度较大像素点的增强,很好地突出图像中的细节信息,克服了图像增强中增强图像对比度低、颜色失真、过增强及光照突变处出现光晕现象等缺点。本算法对多种图像有效,例如高动态(HDR)图像、非均匀光照图像及低曝光图像。通过验证,本算法得到的结果相比于传统方法视觉效果更佳。     

结合背景光融合及水下暗通道先验和色彩平衡的#br# 水下图像增强

水下环境、光线衰减和拍摄方式造成水下图像具有不同色调、对比度和模糊度.基于图像成像模型的水下图像复原方法通常基于暗通道先验或最大像素先验,容易受到水下复杂环境的干扰而输出低质量的复原图像,因此文中提出基于背景光融合及水下暗通道先验和色彩平衡的水下图像增强方法.首先,提出多候选背景光融合方法,估计正确的背景光.然后,基于高质量水下图像统计得出水下暗通道先验,计算更准确的RGB分量传输地图.将复原图像从RGB颜色模型转换到CIE-Lab颜色模型,对L亮度分量和a、b色彩分量分别进行归一化拉伸和优化调整,进一步提高复原后水下图像的亮度和对比度.多种定性和定量分析说明文中方法增强的图像在对比度、亮度和颜色上的显示效果优于大部分现有的水下图像增强方法复原的图像.     

基于细节特征融合的低照度全景图像增强

为了提高低照度条件下采集的全景图像的视觉效果,提出一种基于细节特征加权融合的低照度全景图像增强算法.首先,利用双边滤波算法提取出图像的光照分量,并分别采用自适应伽马校正和对比度受限的自适应直方图均衡化算法对光照分量进行处理;然后,与原始光照信息进行加权融合得到校正后的光照分量,并在反射分量调整时,提出一种自适应调整函数来校正反射信息;最后,将光照分量与反射分量合并,以实现对低照度全景图像的增强.实验结果表明,所提出的算法在提高图像亮度的同时,可以增强图像细节信息,去除噪声,使增强后图像色彩信息更加丰富自然.     

基于结构纹理分解的矿井图像增强方法

矿井下存在低照度、多灰尘现象,导致监控视频采集的图像具有光照不均、模糊及细节丢失的问题,影响后续智能图像识别,现有矿井图像增强方法普遍存在图像纹理细节不清晰、视觉效果差的问题。提出了一种基于结构纹理分解的图像增强方法。首先,利用maxRGB算法对原始图像提取初始光照分量,接着构建优化目标函数,依次优化求解初始光照分量中的结构分量、纹理分量及噪声分量：先对初始光照分量进行加权引导滤波,作为先验约束,迭代获得边缘清晰的结构分量;再结合最大邻域差方法和加权平均局部变分构建局部变化偏差函数,作为约束权重,迭代得到细节丰富的纹理分量。然后,将原始图像转换到HSV颜色空间,提取出原始图像的亮度分量,并结合结构分量、纹理分量及噪声分量,利用Retinex理论进行重构,得到增强后的初始亮度分量。为避免亮度过增强,引入带有截断因子的自适应伽马校正（AGCWD）处理图像初始亮度信息,以获得最终的亮度分量。最后,将图像转换到RGB颜色空间,得到增强图像。实验结果表明：(1)基于结构纹理分解的图像增强算法能保证图像边缘纹理细节更加清晰,减少了图像增强过程中的光晕伪影,且增强后的图像灰度直方图更均衡。(2)与结...     

低照度图像自适应颜色校正与对比度增强算法

光照变化会造成图像颜色失真和清晰度的下降,为了使计算机视觉系统具有颜色恒常感知功能,提出了一种基于极限学习机和杜鹃搜索算法的图像颜色校正与对比度增强算法.首先对于输入图像,提取该图像的17维特征向量,并利用训练好的极限学习机神经网络自适应地选择适合该图像的最佳颜色恒常算法,并进行相应的颜色校正;然后,针对图像的亮度分量,利用杜鹃搜索算法自动确定亮度增强函数的最优参数,并进行相应的对比度增强.基于Funt数据集的实验结果表明,文中算法不仅能有效地完成图像颜色校正,还能自适应地提高图像的信息量和对比度,获得图像颜色和对比度的综合最佳视觉质量.     

金属腐蚀区域图像增强算法研究

针对金属腐蚀区域图像中存在暗细节对比度不高、光照不均匀及颜色特征需保护的问题,提出一种在HSI模型下的多尺度细节自适应增强与同态滤波的增强算法。首先,对RGB腐蚀图像进行色彩空间变换,保留其中的色调和饱和度分量不变,对亮度分量进行增强。然后,通过小波变换进行多尺度细节自适应增强,提升细节对比度并作分块同态滤波,改善光照不均的影响,获得增强后的腐蚀图像。实验结果表明,所提方法增加了腐蚀暗细节的对比度,提高了金属腐蚀区域图像的整体亮度并保证了色彩信息的不失真。     

一种基于色彩补偿的水下图像综合增强算法

针对退化的水下图像在高级视觉分析任务中无法进行有效的目标检测及识别的问题,提出了一 种通过色彩补偿和对比度拉伸,HSV 空间 γ 校正和亮度通道去模糊系列方法实现了对水下图像的色彩校正、色 彩对比度、饱和度和细节清晰度的综合提高。其中,提出了基于高斯滤波的亮度通道去散射方法,并对典型水 体水下图像综合增强参数进行了分析。实验对比了综合增强方法和其他增强方法对偏蓝、偏绿、偏黄、白色近 岸浅滩水下图像的处理结果并通过目标检测网络对 7 种算法增强后的水下图像数据集进行训练与测试,对比了 平均水下目标识别准确率和检测到的目标数量与实际目标数量的比值来评估各个增强算法对于水下目标识别 和检测任务中的作用。实验表明,与现有方法相比,该算法不仅可以有效地实现各类水下图像清晰度和色彩增 强,适用范围广,而且可以有效地提高水下图像目标识别任务的准确率和检测数量。     

不同颜色模型下自适应直方图拉伸的水下图像增强

目的 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,其成像原理更复杂、对比度低、可视性差。为保证不同类型水下图像的增强效果,本文提出在两种颜色模型下自适应直方图拉伸的水下图像增强方法。方法 首先,进行基于Gray-World理论对蓝、绿色通道进行颜色均衡化预处理。然后,根据红绿蓝（R-G-B）通道的分布特性和不同颜色光线在水下传播时的选择性衰减,提出基于参数动态优化的R-G-B颜色模型自适应直方图拉伸,并采用引导滤波器降噪。接下来,在CIE-Lab颜色模型,对‘L’亮度和‘a’‘b’色彩分量分别进行线性和曲线自适应直方图拉伸优化。最终,增强的水下图像呈现出高对比度、均衡的饱和度和亮度。结果 选取不同类型的水下图像作为数据集,将本文方法与融合颜色模型（ICM）、非监督颜色纠正模型（UCM）、基于暗通道先验性（DCP）的水下图像复原和基于水下暗通道先验（UDCP）的图像复原方法相比较,增强后的图像具有高对比度和饱和度。定性和定量分析实验结果说明本文提出的方法能够获得更好视觉效果,增强后的图像拥有更高信息熵和较低噪声。结论 在RGB颜色模型中,通过合理地考虑水下图像的分布特性和水下图像退化物理模型提出自适应直方图拉伸方法;在CIE-Lab颜色模型中,引入拉伸函数和指数型曲线函数重分布色彩和亮度两个分量,本方法计算复杂度低,适用于不同复杂环境下的水下图像增强。     

改进的灰度校正算法在路面裂缝图像预处理中应用

针对传统的灰度校正算法在对亮度不均匀的路面裂缝图像处理时容易造成边缘模糊,局部对比度得不到增强的问题,本文在传统的快速灰度校正算法基础上,提出了一种改变初始背景图像选取方式以及采取局部对比度增强图像和整体灰度校正图像相互融合的改进型灰度校正算法.实验结果表明,与传统方法相比,改进后的算法对路面裂缝类图像的预处理效果明显增强.     

基于人工欠曝光融合和白平衡技术的水下图像增强算法

获得清晰准确的水下图像是人类探索水下世界的重要前置条件。然而与平常图像相比,水下图像往往具有对比度低、细节保留不足及颜色失真等问题,这导致其视觉效果不佳。针对上述问题,提出了基于人工欠曝光融合和白平衡技术（AUF+WB）的水下图像增强算法。首先,利用调节伽马值的方式对原始水下图像进行操作,从而生成5幅相应的欠曝光图像;然后,以对比度、饱和度及良好曝光度作为融合权重,并结合多尺度融合来生成融合图像;最后,将各类颜色通道补偿后的图像分别结合灰色世界假设白平衡生成相应的白平衡图像,再利用水下彩色图像质量评价指标（UCIQE）及水下图像质量评价标准（UIQM）对得到的白平衡图像进行评价。通过选取不同类型的水下图像作为实验样本,将AUF+WB算法与现存先进的水下图像去雾算法进行比较,结果表明AUF+WB算法在图像质量定性、定量两方面分析中和对比算法相比均有更好的表现。所提出的AUF+WB算法可矫正水下图像的颜色失真,并增强其对比度、恢复其细节,有效提升了水下图像的视觉质量。     

基于改进DCP算法的水下机器人视觉增强

对水下机器人的视觉增强问题进行了研究,提出了基于改进暗通道优先（IDCP）的图像增强算法对单目视觉图像进行预处理．首先对水下图像的色偏与雾化等现象进行退化建模,然后通过计算亮暗通道的视差来获取图像的景深信息,以精确估计水体的背景颜色,同时计算得到相应的透射图．在此基础上,采取自适应比例因子选择策略对透射图进行后处理以得到具有更高对比度的图像恢复效果．此外,进一步采用颜色校正方法以去除残余色偏,并提高图像的整体亮度．针对水下多场景的实验结果表明,与常规方法相比,本文的IDCP方法能够在纠正色偏的前提下实现具有更高清晰度和亮度的视觉增强效果．     

极端天气条件下低质图像增强算法研究

针对雾霾、雨雪、沙尘等极端天气下获得的图像严重退化的问题,提出一种自适应的单幅图像增强算法。首先设计一种图像分类器,判断图像是否为降质图像,若是则根据色度分量值对图像分别处理。其次对于雾霾图像,在暗原色先验算法基础上,通过分割图像的明亮区域求取透射率,改善了原算法复原的图像易产生光晕的现象,并将该算法扩展应用于雨雪图像;为了处理沙尘图像,采用限制对比度自适应直方图均衡化算法,为了校正该算法处理图像时对比度和亮度失衡的问题,采用伽马校正。与其他算法对比实验表明该算法有效提高了图像的清晰度,同时避免了光晕的产生,解决了沙尘图像处理中对比度和亮度失衡的问题。