[发明专利]一种水下图像复原及去噪方法

说明书

本发明涉及一种水下图像复原及去噪方法，提出了基于非局部先验和引导滤波的单幅水下图像复原算法，采用暗通道先验算法估计场景的背景光，然后利用颜色光的波长与散射系数的关系，构建满足水下图像成像特点的非局部先验模型并由此估计不同颜色光的透射率。随后通过引导滤波优化图像，且同步实现复原与去噪的特性。最后，利用引导滤波细化透射率及求解图像复原去噪的最小优化问题，得到清晰的复原结果。本发明在确保运行效率的基础上，有效去除噪声，能有效用于水下图像复原去噪的工程实践中。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及了一种水下图像复原及去噪方法。

背景技术

近年来，随着海洋资源的开发，水下图像被广泛用于海洋环境监控，水下资源探索，水下生物科学等诸多领域。然而，光在水下传播时由于水对光选择性吸收，介质散射现象，以及水中复杂环境，使得水下图像质量严重退化，具有模糊度高，对比度低，噪声大的缺点，严重影响了水下信息的准确获取。如何对水下图像进行快速复原，消除模糊，去除噪声，提高清晰度具有重要的意义。

目前出现了一系列基于应用物理及数学的水下图像复原法，其中物理成像模型的单幅图像复原法是该领域的研究热点。其基本原理是根据水下图像的退化过程，构建水下成像的物理模型以恢复清晰图像。由于在某种程度上，水下图像与雾天图像成像有相似之处，都涉及光的反射和散射，因此，很多学者利用暗通道先验去雾算法来恢复水下图像，但水对光的选择性吸收，使得直接使用该类方法求的暗通道值偏小，估计的透射率偏大，复原的结果偏暗。现有技术中基于暗通道先验的复原算法终究是基于局部像素先验信息来进行复原，结果易出现块效应，且复原过程没有考虑水下成像时的噪声，不能做到复原的同时亦去除噪声。另一方面，基于非局部颜色先验的图像复原法于2016年由Berman提出，它利用清晰图像中颜色相近的像素点降质后，在颜色空间中对应成线的非局部特性来估计透射率，从而有效复原图像，但该算法仅适用于大气成像模型，不适用于水下成像模型，且算法同样不能去除噪声。

为了充分利用退化图像的非局部先验信息，并满足复原同步去噪的需求，本发明提出了非局部颜色先验和引导滤波的水下图像复原算法。主要贡献在于：①从水下图像退化的角度出发，推导水下模糊及噪声图像的退化模型。②利用各颜色通道光的波长与散射系数的相关性，构建水下图像非局部先验模型并估计各通道的透射率。③在分析退化图像优化及去噪问题的求解策略时，得出滤波操作不但可以优化图像，还能同步实现图像复原和去噪的结论。由此，根据推导的退化模型，设计复原且去噪的最小优化问题，利用引导滤波获得复原的清晰图像。

发明内容

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：

一种水下图像复原及去噪方法，包括以下步骤：

S1.计算红通道先验图像I^Rprior，并搜索图像中的亮背景点来估计背景光，所述红通道先验图像计算公式如下：

上式中，I为颜色通道下观测的图像，下标为颜色通道；y为以x为中心的邻域Ω(x)内像素；

S2.搜索灰度值最亮的前0.1％的像素，将所述像素中红通道最暗的点设为背景光A_c；

S3.计算图像的粗透射率；

S4.基于引导滤波算法对所述粗透射率进行优化，得到优化后透射率t_c；

S5.通过所述优化后透射率t_c和所述背景光A_c计算得到清晰图像J_c，计算公式如下：

上式中，I为颜色通道下观测的图像，下标为颜色通道,t₀为透射率下限值。

S5.通过引导图像对所述清晰图像J_c实施滤波操作，获得复原同步去噪的清晰图像。