[发明专利]一种水下图像增强方法

说明书

本发明公开了一种水下图像增强方法，包括对水下拍摄的原始图像进行反转处理，得到暗通道图像；根据暗通道图像计算全局背景光和水下环境光；计算得出水介质对光的透射率；根据全局背景光和水介质对光的透射率计算得到初步的去雾处理水下图像；利用多尺度的Retinex算法对初步的去雾处理水下图像进行图像增强处理；利用色彩恢复函数弥补图像失真现象；利用直方图截取平衡不同色彩通道的多尺度Retinex处理值在最终处理图像中的占比，获得二次处理水下图像；利用高斯滤波和引导滤波的双边滤波器对二次处理水下图像进行噪点处理，得到最终图像。本发明提升了带雾偏色低质量的水下拍摄原本图像的清晰度，并降低色彩偏差程度与噪点。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，涉及一种水下图像增强方法，特别是一种基于暗通道和Retinex理论的水下拍摄图像质量增强的方法。

背景技术

近年来，随着国内外对与海洋探索的不断深入，水下机器人技术得到了极大的发展，尤其是无人水下机器人，以其低成本高效率的特点，逐步成为研究的热点。无人水下机器人通常配置有视觉传感设备用于捕捉周围的环境信息，以视频、图像、实况图像等等作为承接记录的载体。但是水下场景与陆地场景有很大的不同，即使是经过过滤的最纯净的水，它对光的衰减也是很严重的，并且复杂的水体特性和大量的悬浮颗粒都会影响光波的正常传输。水下拍摄的图像，通常会呈现模糊、偏色、细节缺失等多种图像质量问题，对后续的图像应用产生严重的影响。

目前，图像处理领域的重心仍然在陆上图像处理上，虽然对于水下图像质量增强有一些借鉴意义，但是直接将陆地方法迁移到水中，效果不佳，对水下图像质量增强方法的研究仍然十分有必要。

根据图像处理过程所考虑的图像域的不同，水下图像增强的方法大致可以分成两个大类：空域法和变换域法。空域法是以灰度映射为基础，基于像素层面的图像增强操作，较为常见的像素操作有图像对比度增强、图像灰度层改善。陆上图像的传统增强图像对比度的方法有自适应直方图均衡化、灰度边缘假设、白平衡算法等。这些方法在陆上图像中具有较好的效果，但是对水下图像的增强效果不太理想，空域法在增强图像效果的同时，也会放大颜色失真、噪声光斑的问题。变换域法则是依据一些具体的变换规则，将图像从空域变换到其他域，例如频域、小波域等特征域。在特征域中进行相应的图像增强，之后转换回空域得到增强之后的图像。最常见的变换域图像处理方法是小波变换法。

暗通道先验是一种基于统计大量清晰的图像从而得出共性的结论——绝大多数的清晰无雾的图像都在局部区域中存在至少一个颜色通道的强度值很低的像素。但是在水下拍摄环境中，光找强度随着水深的增加迅速衰减，故拍摄的水下图像多是无光或者弱光环境，水下拍摄的图像多依赖补充光照，近距离的强光照也导致了拍摄到的图像存在大面积反光；此外由于水这种介质对不同波长光的选择性吸收，水下拍摄图像存在严重偏色问题。这些问题都导致了单一的暗通道处理在水下场景中图像增强效果不佳，且许多陆上图像处理方式应用于水中，常常会出现图像色彩失衡，图像整体偏暗的现象。

发明内容

针对上述现有技术，本发明要解决的技术问题是提供一种基于暗通道、双边滤波和Retinex理论的水下图像增强方法，提高水下拍摄图像的质量，兼顾了色彩校正、细节保留。

为解决上述技术问题，本发明一种水下图像增强方法，包括以下步骤：

步骤1：对水下拍摄得到的原始图像进行反转处理，得到对应的暗通道图像；

步骤2：根据暗通道图像计算全局背景光和水下环境光；

步骤3：计算得出经过导向滤波处理后的水介质对光的透射率；

步骤4：根据所述全局背景光和水介质对光的透射率计算得到初步的去雾处理水下图像；

步骤5：利用多尺度的Retinex算法对初步的去雾处理水下图像进行图像增强处理；

步骤6：利用色彩恢复函数弥补图像失真现象；