基于多特征融合的水下图像清晰化

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海洋蕴含着丰富的自然资源,近年来人们对海洋资源的开发越来越重视,但拍摄得到的水下图像大多存在着较严重的退化现象,如对比度低、颜色失真等。本文从不同角度出发,提出三种水下图像清晰化方法,具体工作如下:基于融合的方法可以将多种图像增强技术相结合,实现优势互补,取得比单一增强方法更好的效果。基于此,本文提出基于多特征融合的水下图像清晰化方法。首先,基于水下成像模型,提出了基于景深估计的颜色校正方法,其可有效去除水下图像的颜色失真;同时,为提升图像的对比度,对三通道分别使用对比度受限的自适应直方图均衡化方法。最后,对颜色校正图像和对比度提升图像进行多特征多尺度融合。实验结果表明,该算法可有效去除水下图像颜色失真,同时可大幅提升图像的对比度和清晰度。目前,很多水下图像清晰化方法在处理浑浊度较高或含有人工光源场景时失效。针对该问题,本文提出基于多模式透射率估计的水下图像清晰化方法。首先,根据图像模糊特征与景深之间的关系,得到适用于含有人工光源场景的水体透射率估计;在此基础上,为实现信息互补,将红通道等先验融入透射率估计方案,可以有效解决水下图像细节丢失问题,并同时去除颜色失真。实验结果表明,该算法对浑浊度高及含有人工光源的水下图像均可获得较为理想的复原效果。最后,论文针对水下光照不均问题,提出了基于三通道小波变换的水下图像清晰化方法。首先对水下图像进行同态滤波以减弱非均匀光照影响,然后对图像进行小波变换,并对其高频子带进行去噪和增强;最后,分别对三通道进行散射光去除,并分区进行衰减增强。实验结果表明,所提算法思路简单,可显著提高图像对比度。
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