[发明专利]水下图像复原方法

权利要求书

1.一种水下图像复原方法，其特征是，步骤是，将退化水下图像的蓝绿信道根据水下成像数据模型进行去雾处理，退化的红信道根据复原的蓝绿信道的像素值，依据灰度世界彩色恒常算法进行修正。

2.如权利要求1所述的水下图像复原方法，其特征是，蓝绿信道去雾进一步具体地：

水下成像数学模型表示为：

I^c(x)＝J^c(x)t(x)+B^c(1-t(x))，c∈{r,g,b}

式中，I^c(x)是退化的水下图像，J^c(x)是复原的水下图像，B^c是背景光，t(x)∈[0,1]为媒介透射率，蓝绿信道的背景光采用如下方法估计:首先计算水下图像中红信道的局部最小值，之后分别计算蓝绿信道的局部最小值，接下来选择蓝绿信道局部最小值中相同像素位置的最大值，最后计算红信道局部最小值与上述得到的蓝绿信道局部最小值中的最大值在相同像素位置处的差值，数学上表达为：

$D\left(x\right)=\underset{x\∈\mathrm{\Ω},c\∈r}{\min }{I}_c\left(x\right)-max\left\{\underset{x\∈\mathrm{\Ω},c\∈\{b,g\}}{\min }{I}_c\left(x\right)\right\}$

式中，局部最小值的计算方式为在Ω大小的区域寻找该区域的最小像素值，以找到的最小值代替该区域的全部像素值，之后以步长为1进行滑动该Ω区域，计算下一区域的局部最小值，直到遍历全部像素点，根据计算得到的红信道与蓝绿信道的差异D(x)，进一步计算背景光，背景光可以根据上式计算得到：

$B^c=avg\left(I^c\right(\arg \underset{x}{\min }D\left(x\right)\left)\right),c\∈\{g,b\}$

接下来估计蓝绿信道的媒介透射率，这里假设蓝绿信道的媒介透射率具有相同的值，变换水下成像数学模型为：

$\underset{c}{\min }\left(\underset{x\∈\mathrm{\Ω}}{\min }\right(\frac{I^c\left(x\right)}{B^c}\left)\right)=t\left(x\right)\underset{c}{\min }\left(\underset{x\∈\mathrm{\Ω}}{\min }\right(\frac{J^c\left(x\right)}{B^c}\left)\right)+1-t\left(x\right),c\∈\{g,b\}$

根据暗通道先验假设上述等式右边第一项为0，因此媒介透视率表示为：

$t\left(x\right)=1-\underset{c\∈\{g,b\}}{\min }\left(\underset{x\∈\mathrm{\Ω}}{\min }\right(\frac{I^c\left(x\right)}{B^c}\left)\right)$

获得蓝绿信道的媒介透射率后，使用导向滤波移除其表面的块状伪影，最后，获得的媒介透射率与已估计蓝绿信道的背景光相结合，根据下式反演出清晰的蓝绿信道：

$J^c\left(x\right)=\frac{I^c\left(x\right)-B^c}{t\left(x\right)}+B^c,c\∈\{g,b\}.$

3.如权利要求1所述的水下图像复原方法，其特征是，红信道修正具体是，灰度世界彩色恒常理论证明理想图像的三个颜色信道的平局值为灰色，假设清晰的水下图像满足灰度世界彩色恒常理论，通过蓝绿信道去雾算法恢复出清晰的蓝绿信道，接下来只需根据灰度世界彩色恒常理论调整退化的红信道，根据灰度世界彩色恒常理论有：

$\frac{Avgred\_rec+Avgblue\_rec+Avggreen\_rec}{3}=0.5$

式中，Avgred_rec，Avgblue_rec，Avggreen_rec分别为恢复的水下图像红信道、蓝信道和绿信道的像素平均值，已经归一化到[0,1]范围内；理想的红信道的像素平局值表示为：

Avgred_rec＝1.5-Avgblue_rec-Avggreen_rec

因此，退化水下图像红信道中每点像素值所需要的调整因子表示为：

δ＝Avgred_rec/Acgred

式中，Avgred_rec为理想的红信道像素平均值，Avgred为退化水下图像像素平均值，复原的红信道可通过以下方式计算得到：

R_rec＝R.*δ

式中，R_rec为复原的红信道，R为原始的红信道。