[发明专利]基于多区间子直方图均衡化的水下图像增强方法

说明书

本发明提供基于多区间子直方图均衡化水下图像增强方法包括以下步骤：对源图像进行颜色校正处理；对图像进行对比度增强处理，采用多区间子直方图均衡化方法对源图像直方图分别在R、G、B通道上进行处理，进行阈值选择并分离多个子区间，进而得到多个子直方图并完成多区间子直方图均衡化操作；将颜色校正后图像以及对比度增强后的图像进行多尺度融合，重构出最终的去雾图像。本发明通过基于多区间子直方图均衡化方法，对源图像的单通道直方图进行更精确的划分，同时与颜色校正处理后的图像多尺度融合，使得源图像的暗处细节得到更好的展示，对比度和颜色得到有效改善，同时降低了噪声，实现图像去雾。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体而言，尤其涉及一种基于多区间子直方图均衡化的水下图像增强方法。

背景技术

水下介质的物理特性防止了在空中拍摄的正常图像的退化。当光在水中传播时，光的强度根据颜色光谱的波长呈指数衰减。光的衰减使得水下的物体能见度较低。此外，光随着距离和深度的变化呈指数衰减，这主要是由于吸收和散射效应。综上所述，水下图像的低质量主要是由以下因素造成的:低对比度、模糊、物体真色降低、明亮伪影、漂浮粒子和非均匀照明。这些因素导致不平衡的照明。因此，严重的恶化导致水下图像信息难以恢复。所以寻找一种有效的解决方案恢复水下图像信息是一项迫切而又具有挑战性的任务。

据调研，各种水下成像技术和方法被引入到水下图像处理领域。水下增强技术已经被提出解决此类问题。水下增强技术是一种简单快速的方法，但是对提高水下图像质量具有很大作用。该方法可以通过特定规则处理红绿蓝通道强度值提高图像质量。

发明内容

根据上述提出的技术问题，提供一种基于多区间子直方图均衡化的水下图像增强方法，本发明主要根据多区间子直方图均衡化方法，一种基于子区间线性变换和变分模型的颜色校正方法以及多尺度线性加权融合方法实现对浓雾图像有效的去雾。

本发明采用的技术手段如下：

基于多区间子直方图均衡化水下图像增强方法，包括以下步骤：

步骤S01：获取原始RGB浓雾图像；通过基于子区间线性变换和变分模型的颜色校正算法对所述原始RGB浓雾图像进行颜色校正，获取颜色校正后的增强图像；

步骤S02：将所述原始RGB浓雾图像分解成R、G、B通道图像；

步骤S03：分别将所述R、G、B通道图像的像素进行预处理，将所述R、G、B通道的像素拉伸到[0,255]的范围内，分别获取拉伸后的单通道图像；

步骤S04：分别计算所述R、G、B通道图像每个灰度值出现的次数以及频率，设定一个选择阈值的指标，通过下侧方分位法获取阈值中心点；

根据所需划分子直方图个数将阈值选择方式分为三种情况：

当所述区间个数为2时，阈值中心点即为所需阈值；

当所述区间个数为偶数，且所述区间个数不为2时，计算阈值选取操作执行次数，通过阈值中心点减去k倍的阈值选取操作执行次数和所述像素的方差的乘积，得到阈值中心点的左侧阈值；然后计算阈值中心点的存储位置，将中心点存入阈值数组；进而利用阈值中心点加上k倍的阈值选取操作执行次数和像素方差的乘积得到中心点右侧阈值；

当所述区间个数为奇数时，计算阈值选取操作执行次数，通过阈值中心点减去k倍的阈值选取操作执行次数和所述像素的方差的乘积，得到阈值中心点的左侧阈值；然后计算阈值中心点的存储位置，阈值中心点不存入阈值数组，直接存储阈值中心点的右侧阈值；进而通过阈值中心点加上k倍的阈值选取操作执行次数和所述像素的方差的乘积得到阈值中心点的右侧阈值；通过上述操作计算得到所需阈值，进而将整个单通道直方图划分为多个子直方图；

步骤S05：对每个所述子直方图进行均衡化处理，获取单通道均衡化后的图像；