基于暗通道和伽马变换的水下图像增强

光在水下传播存在吸收和散射现象,导致水下图像颜色失真、对比度低.为此,提出了一种基于暗通道先验和伽马变换的水下图像增强算法.首先,在RGB空间利用暗通道先验估计水下图像透射率和大气光照值,加权处理后得到自适应补偿参数,进而对图像颜色校正.在此基础上,将增强后的RGB图像转化到HSV颜色空间,对V通道进行自适应伽马变换,提高图像的对比度.最后,在公用水下图像增强数据集(RUIE)上进行实验,并与现有增强算法进行比较.实验结果表明,所提算法显著提高了水下图像的视觉质量,优于其他相关算法.     

基于限制对比度颜色校正的水下图像增强

针对水下图像对比度低、颜色失真的问题,提出了限制对比度自适应的颜色校正模型算法,在灰度的基础上,先求出RGB各个通道的均值然后进行对比判断,根据均值的大小来决定是一端线性拉伸还是两端线性拉伸。该方法基于颜色平衡、RGB色彩模型和HSI颜色模型的对比度校正。基于增强水下图像质量的需求,该算法在CLAHE分块进行局部处理方式的基础上,对每小块区域进行限制对比度,然后运用颜色校正模型算法,并采用双线性插值来提高算法的效率,实验结果表明该算法更加优异。     

基于改进的MSRCR-CLAHE融合的水下图像增强算法

针对海洋复杂成像环境导致的水下图像出现颜色衰退、对比度低等问题,提出一种改进的带色彩恢复的多尺度视网膜（Multi-Scale Retinex with Color Restore,MSRCR）与限制对比度自适应直方图均衡化（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization,CLAHE）多尺度融合的水下图像增强算法。首先,采用带有导向滤波的MSRCR算法解决水下图像颜色衰退的问题;其次,采用带有Gamma校正的CLAHE算法以提高水下图像的对比度;最后,对经过改进的MSRCR和CLAHE处理后的图像进行多尺度融合以获得细节增强后的水下图像。实验结果表明,和其他算法相比,文中算法的峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio,PSNR）平均提高了9.3914、结构相似性（Structural Similarity Index Measure,SSIM）平均提高了0.3013、水下图像评价指标（Underwater Image Quality Evaluation,UIQE）平均提高了4.7047,能实现水下图像的有效增强...     

基于暗原色先验模型的水下彩色图像增强算法

针对在水下环境中,光的散射和衰减导致水下光学成像质量严重下降,图像对比度低、颜色失真的问题,提出了一种暗原色先验和基于通道直方图量化的颜色校正算法相结合的图像增强新方法。对于待增强的水下彩色图像,首先建立水下光学图像成像模型,并利用优化与改进的暗原色先验算法对图像进行去模糊,然后通过分析R、G、B三通道的累积直方图,对去模糊后的彩色图像各通道灰度值进行量化,实现图像的颜色校正。实验结果表明,提出的方法可以有效地消除了由于光的散射造成图像的模糊,有效提高了水下图像的视觉效果,恢复水下图像的颜色平衡。     

基于改进的同态滤波和Retinex的水下图像增强的算法研究

光在水下传播受到微粒和水吸收作用的影响,导致水下图像对比度低,含有噪声且存在颜色偏差.针对传统的同态滤波算法增强后的图像还存在雾状模糊且颜色偏暗的问题,提出改进的同态滤波与Retinex多尺度融合的水下图像增强算法.该算法首先用基于双边滤波的单尺度Retinex算法对原始图像进行颜色校正;然后对修正后的图像构造相应的Butterworth陷波滤波器进行滤波;最后对颜色修正后的图像和同态滤波增强后的图像进行多尺度融合.通过实验可得,该方法能够有效地改善色偏,提高图像的清晰度.     

多输入融合对抗网络的水下图像增强

针对水下图像出现对比度低、颜色偏差和细节模糊等问题,提出了多输入融合对抗网络进行水下图像增强。该方法主要特点是生成网络采用编码解码结构,通过卷积层滤除噪声,利用反卷积层恢复丢失的细节并逐像素进行细化图像。首先,对原始图像进行预处理,得到颜色校正和对比度增强两种类型图像。其次,利用生成网络学习两种增强图像与原始图像之间差异的置信度图。然后,为减少在生成网络学习过程中两种增强算法引入的伪影和细节模糊,添加了纹理提取单元对两种增强图像进行纹理特征提取,并将提取的纹理特征与对应的置信度图进行融合。最后,通过构建多个损失函数,反复训练对抗网络,得到增强的水下图像。实验结果表明,增强的水下图像色彩鲜明并且对比度提升,评价指标UCIQE均值为0.639 9,NIQE均值为3.727 3。相比于其他算法有显著优势,证明了该算法的良好效果。     

基于颜色衰减先验和视觉显著性的水下图像增强算法

针对水下拍摄的图片存在颜色失真、细节和边缘模 糊等特点,提出了一种基于颜色衰减先验的水下图像增强算法。首先在计算暗通道函数时,用最小值滤波去噪。然后,对图片进行显著图处理,利用颜色先验法则完成深度估计。此滤波方法不仅能降噪,还可以防止颜色失真。最后,基于模型简化获得复原的图片,将其进行伽马变换进行校正,实现柔性去雾。实验结果表明,本文算法与几种典型的水下图像去雾算法相比,能够较好提高图像的清晰度和对比度,同时获得较好的图像颜色。     

改进的伽马校正与多尺度融合的水下图像增强

由于光在水下传播会发生吸收和散射,导致采集 的水下图像出现模糊、对比度低、色偏、光照不 均匀等问题。针对以上问题,提出了一种改进的伽马校正与多尺度融合的水下图像增强算法 。首先基于G 通道对R和B通道进行补偿,并对RGB 三通道进行直方图拉伸后使用灰度世界(Gray World) 算法得到颜 色校正图像;然后使用改进的伽马函数改善颜色校正后图像光照不均匀问题,得到光照均匀 图像,并进 行归一化处理;再对光照均匀图像使用限制对比度的自适应直方图均衡化(contrast limite d adaptive histogram equalization,CLAHE)算法得到对比度提升图像;最后采用多尺度融 合算法对以上得出的3幅图 片进行融合,得出增强图像。实验结果表明,提出的算法对不同水下环境的图像均有较好的处理 效果,图像质量评价指标得到明显提高。     

一种水下图像增强算法的实现和仿真

〗由于水下环境的特殊性和复杂性,使得水下图像的质量差、图像对比度低。文中给出了一种基于空间域的图像增强方法,该算法利用均值算法估计水下图像背景,从原水下图像衰减背景图像,再对衰减背景之后的图像进行改进的图像锐化处理。通过对算法仿真结果的分析可知,处理后的图像整体对比度明显提升,同时使得目标的边缘更加清晰。     

基于亮度校正与多空间转换的水下图像增强北大核心CSCD

由于水体环境中光的吸收与散射,导致采集的水下图像存在颜色失真、亮度不均、对比度低等缺点。针对以上缺点,提出了基于亮度校正与多空间转换的水下图像增强方法。首先采用色彩平衡算法对退化图像进行颜色校正;然后将色彩校正的图像从红-绿-蓝(red-green-blue,RGB)空间转换为色调-饱和度-亮度(hue-saturation-value,HSV)空间,用构造出新的二维伽马函数处理V通道,再转回RGB空间;最后对颜色校正图像和亮度校正图像进行加权融合,并将融合图像从RGB空间转换为LAB空间,用限制对比度自适应直方图均衡化算法处理L通道,再转回RGB空间,便得到最终的增强图像。为验证本文算法的有效性,采用主观视觉效果和3种客观指标进行验证。结果表明,本文算法能够有效地校正图像亮度,提高图像清晰度。