光线在水介质中的传播过程与在空气中传播过程不同,它受到水的吸收效应产生能量的衰减,受到水中悬浮颗粒的影响而导致散射效应,因此采集到的水下图像大多具有严重的颜色失真,质量退化现象。对此,近十几年来,有关水下图像的恢复增强算法的研究得到广泛的关注,针对水下图像颜色校正,传统的算法和假设及改进算法会存在校正不足或过度校正问题,因此对于部分图像效果不佳。本文主要的目的是研究与实现能适用于各类水下图像的恢复增强算法。本文具体内容如下:(1)在YCBCr空间中,首先寻找图像中的灰度区域,即原本色度较弱区域,这些区域类似于“灰卡”。在算法校正前后,其色彩不应该发生较大变化,在找到这些区域像素后,判断图像色度通道中每一个像素与该区域像素之间的差距,差距越大偏色程度越大。根据此参数计算每个像素的校正权重,最终采用加权灰度世界对偏色像素进行校正。该方法可以很好地进行偏色的校正,且对弱色度区域进行了有效地保护。克服了传统方法中因统一计算增益来校正,导致一些实际色度较弱像素被强行填色,从而产生颜色失真的情况。本方法视觉效果较好。(2)在Lab空间中,首先计算各色度通道的均值,明确了在色度正常的情况下其均值接近中性灰,值为0,而在偏色情况下其均值与中性灰存在偏差的事实,在此基础上,以色度均值为参数构造高斯函数,然后将高斯函数与均值的乘积作为最后的色彩校正参数,将偏色像素的色度值校正至正常范围内。(3)在HSV空间中,依靠降低饱和度的策略来改变偏色程度,首先构造高斯函数,将每个像素与高斯函数值对应相乘从而降低饱和度。为了保护水下鲜艳物体不会发生错误校正,本算法首先计算色相通道均值,将色相通道各个像素与均值做差获得色调差异图,色调差异越大说明该像素与大环境色彩差异越大,为鲜艳物体,依此对此类像素做保护,获得最终的色彩校正图像。(4)提出一种基于色彩通道重构规则和改进完美反射的白平衡方法。首先,针对RGB三通道的分布情况,由直方图的交叉性判断各个通道的独立性,将处于较低灰度级的通道作为重构的目标。然后根据颜色相关性,判定三通道之间的相关程度,以此定义通道重构的规则,并提出改进的完美反射法白平衡算法,对重构之后的三通道进行偏色校正。综上所述,本文针对现有方法的不足,相继提出四种白平衡算法,均取得较好的恢复增强效果。