结合细节信息的自适应Retinex算法水下图像增强

针对Retinex算法应用于水下图像增强中,常出现颜色失真与图像细节增强相矛盾的现象,提出了结合细节信息的自适应多尺度Retinex水下图像增强算法。分析包含不同细节信息的水下图像对Retinex算法增强中卷积函数尺度大小的选择要求;采用图像梯度作为调节因子,自适应调整多尺度Retinex算子的权重,用于适应包含不同细节信息的水下图像对对比度增强的要求,有效地缓和了水下图像增强在颜色失真和细节对比度提升之间的矛盾。多组实验验证了该算法在去除水下图像的蓝绿背景、避免颜色失真、消除非均匀光照和图像细节增强等方面均优于传统多尺度和颜色保真的多尺度Retinex算法。     

结合导向滤波与自适应算子的水下图像增强

针对水下图像存在的颜色失真、对比度低及图像模糊等现象,提出一种结合导向滤波与自适应算子的水下增强算法。首先根据水体对光线吸收的差异,对水下图像的三通道进行自适应算子颜色补偿,融合三通道,得到颜色补偿后的水下图像,有效提升水下图像色彩真实性;再将水下图像放入导向滤波改进的Retinex模型中,有效去除水下图像产生的模糊现象;最后分别计算增强后水下图像的三种权重,根据三种权重进行多尺度融合,获得最终增强后的水下图像。选取不同的水下图像进行客观评价实验与主观评价实验,再与现阶段的水下图像增强算法进行对比,实验结果说明该算法在修正水下图像颜色及增强水下图像对比度等方面具有较好的效果,符合人眼视觉特征,视觉效果优于现有的水下图像增强算法。     

基于多尺度特征融合生成对抗网络的水下图像增强

针对水下退化图像细节模糊、对比度低和蓝绿色偏问题,提出了一种基于多尺度特征融合生成对抗网络的水下图像增强算法。算法以生成对抗网络为基本框架,结合传统白平衡算法和多尺度增强网络实现对水下退化图像的增强。通过改进的通道补偿白平衡算法矫正蓝绿色偏,并以卷积神经网络提取偏色校正后图像的特征;提取图像多尺度特征,结合提出的残差密集块将每一层的局部特征增强为捕获语义信息的全局特征,并与偏色校正图像的特征相融合;通过重建模块将融合特征重建为清晰图像,恢复图像的细节信息。实验结果表明,该算法增强的水下图像去雾效果较好且颜色更真实,有效改善了水下图像色偏和模糊的问题,在主观指标和客观指标上的实验结果均优于对比算法。     

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。     

基于同态滤波的水下图像增强与色彩校正模型

水体对于不同波长的光信号衰减程度不一致,这种现象破坏了水下图像的清晰度和色彩恒定性。为了解决水下图像亮度与色彩扭曲问题,提出一种基于同态滤波的水下图像增强与色彩校正模型。首先,通过比尔-朗伯定律和路径辐射分量构建出水下成像模型。其次,通过同态滤波对未经过衰减的水下图像进行估计。最后,通过麦克劳林级数对水下成像模型进行级数展开,进而推导出一种保持颜色恒定的水下图像色彩校正模型。实验部分分别对比了水下图像的主观视觉效果和客观评价指标,验证了该算法能够有效地保证水下图像的清晰度和色彩恒定性。校正后的水下图像细节丰富,色彩逼真。     

基于Laplacian算法的水下偏振图像复原

为了解决船舶航行过程中水下图像质量退化的问题,开展了基于偏振成像的图像对比度提高技术和图像增强算法的研究。该技术中提出了基于偏振信息将不同角度的融合图像分解为多尺度的金字塔图像序列,通过高斯卷积和Laplacian Pyramid算法进行图像融合,结合权重融合系数算法实现对偏振图像的细节特征增强处理;并与小波变换图像融合算法进行对比,可以得出该算法明显改善了水下图像的SNR值和SSIM值。实验表明,该水下偏振系统在衰减系数为2.1的海水环境中,水下成像距离达到6 m,能清晰识别水中物体及其特征识别,且系统运行稳定。     

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。     

基于多尺度图像融合和SIFT特征的水下图像拼接研究

充分考虑水下环境和水下成像的特点,将多尺度融合的图像增强算法应用于水下配准算法的预处理图像中,修复深水域偏色严重的图像.用改进SIFT算法进行特征提取,采用自适应阈值法筛选关键点,扩大关键点提取范围;用Canny算法计算关键点的梯度和大小,平滑噪声的同时也可以保留图像更多细节;使用平均Haus-dorff距离和BBF最邻近查询法对关键点进行粗匹配,再用RANSAC进行进一步提纯;计算得到变换矩阵后输出最终拼接图像.实验验证了该算法适合水下环境特点,可以提升水下图像配准和拼接的效果和准确率.     

小波域红外图像增强算法研究

由于红外图像成像机理及红外成像系统自身的原因,红外图像大多对比度低、细节信息不明显,视觉效果差,需要经过增强处理改善图像质量。提出一种基于小波的多分辨分析方法和Retinex图像增强算法相结合的红外图像增强方法。利用小波把红外图像分解成近似子图像和细节子图像,对近似子图像进行改进的Retinex增强算法处理,对细节子图像采用多策略小波阈值增强,最后小波重构得到增强的红外图像。实验结果表明,该算法对红外图像具有较好的增强效果。     

基于格林函数的图像增强算法

由于传统的图像增强算法得到的增强图像存在细节的缺失,主观效果较差等缺陷,提出了一种图像增强算法。通过Retinex模型保证了增强图像具有较突出的细节特性;通过求解泊松方程满足了增强图像与原始图像在梯度域的一致性;采用自适应亮度映射得到适于显示的边界条件;对区域的边界进行采样降低算法的复杂度。实验对比了几种图像增强算法得到的增强图像以及相关的评价系数,验证了该算法能够有效地提高图像的对比度,增强图像的主观视觉效果较高。     

基于小波变换的水下降质图像复原算法

根据水下成像的物理模型,提出一种基于小波变换的水下降质图像清晰化处理算法。该算法将RGB图像转换为YUV图像,根据图像的对比度,对亮度Y图像利用小波变换自适应估计介质散射光的大小,增强水下降质图像的对比度,并在小波变换的低频子带上进行非线性亮度调节,消除水下图像的光照不均问题,将亮度Y图像的处理结果与颜色分量U、V合成得到清晰的水下彩色图像。实验结果表明,该算法可以自适应实现水下观测图像的清晰化处理。     

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。     

基于暗原色先验原理的水下图像增强

针对水下光衰减和散射导致的图像严重降质问题和用传统方法进行水下图像增强 产生色偏现象,提出一种新的水下图像增强方法。基于暗原色先验原理进行水下图像增强,用 软抠图的方法对图像暗通道进行细化;在图像前0.1%最亮的像素点中,用中值滤波算法计算出 这些像素点的中值,再计算这些像素点和与之对应的中值的差值,差值最小的像素点作为背景 光的预估值,并用该像素点所在区域颜色饱和度方差来判断预估背景光的准确性;利用Retinex 算法和图像各颜色通道的衰减系数比对增强后的图像进行颜色校正。实验表明,该方法能有效 地去除水下图像中的雾色、校正图像色偏问题,进而提高图像对比度。     

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。     

基于颜色校正和去模糊的水下图像增强方法

由于光在水下传播时会出现吸收和散射的情况,水下图像往往存在色偏、对比度低、模糊、光照不均匀等问题。根据水下图像成像模型,人们在海底拍摄所获得的图像往往是退化的图像,而退化的图像不能完整地表达海洋场景信息,难以满足实际的应用需要。为此,文中提出了一种基于颜色校正和去模糊的水下图像增强方法。该方法有效融合了颜色校正和去模糊两个阶段,取得了递增的增强效果。在颜色校正阶段,首先对原始图像进行对比度拉伸,在对比度拉伸完成之后,图像可能存在拉伸过度或拉伸不足的现象。因此,所提方法根据灰度世界先验,在对比度拉伸后进一步使用伽马校正来优化和调整图像的对比度和色彩,使图像的R,G,B三通道的灰度值之和趋于相等。接着,在去模糊阶段,通过融合暗通道先验对颜色校正后的图像进行去模糊,得到最终的增强图像。实验结果表明,所提方法具有良好的整体恢复效果,能有效地恢复图像信息,在主观评价和客观评价上均展现出较好的效果。另外,所提方法可以作为水下图像分类等计算机视觉任务的预处理步骤,在实验中能够将水下图像集的分类精度提升16%左右。     

基于修正模型与暗通道先验信息的水下图像复原

受到复杂成像环境影响,光学视觉系统获取到的水下图像普遍存在对比度低、模糊和颜色失真等问题．为此,本文提出一种基于修正散射模型的水下图像复原算法．首先,深入分析光在水下的吸收衰减特性,在简化大气散射模型的基础上,将水体背景光融入到模型的直接衰减项;其次,考虑到水下红光迅速衰减,采用红通道的逆通道对其进行补偿;然后,使用基于四叉树的分级搜索算法估计水体背景光值;最后,在修正的成像模型基础上,结合水下暗通道先验信息估计介质透射率进而复原水下图像．实验结果表明,本文算法水下复原后的图像色彩自然,能有效恢复出远景区域的细节信息,图像对比度、色度和饱和度的综合评价指标整体优于对比算法,适用于不同类型的水下退化图像．