[發(fā)明專利]基于水下成像模型和景深的水下圖像清晰化方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201710785293.2 | 申請日： | 2017-09-04 |
| 公開（公告）號： | CN107563980A | 公開（公告）日： | 2018-01-09 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 楊愛萍;田鑫;楊炳旺 | 申請（專利權(quán)）人： | 天津大學(xué) |
| 主分類號： | G06T5/00 | 分類號： | G06T5/00;G06T7/90 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限責(zé)任專利代理事務(wù)所12201 | 代理人： | 李麗萍 |
| 地址： | 300072*** | 國省代碼： | 天津;12 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 基于 水下 成像 模型 景深 圖像 清晰 方法 | ||
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于計算機圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及一種水下圖像的清晰化處理方法。
背景技術(shù)
水下圖像在海洋能源勘探、海洋環(huán)境監(jiān)測與保護以及海洋軍事等領(lǐng)域扮演著非常重要的角色。但因水下環(huán)境特殊，難以獲取高質(zhì)量的水下圖像。溶解在水中的有機物和懸浮在水中的顆粒物會對光產(chǎn)生吸收和散射效應(yīng)，造成圖像對比度下降，場景可見范圍縮小，圖像質(zhì)量降低[1]。因此，水下圖像清晰化問題在計算機視覺應(yīng)用領(lǐng)域和數(shù)字圖像處理領(lǐng)域亟待解決。
根據(jù)是否依據(jù)具體的成像模型可以將水下圖像清晰化算法分為圖像增強方法和圖像復(fù)原方法。圖像增強方法主要有直方圖均衡化[2]、濾波方法[3]、Retinex算法[4]等。水下圖像復(fù)原方法中最為典型和有效的是根據(jù)水下圖像和霧天圖像相似的成像模型，利用基于暗通道先驗的去霧方法[5]實現(xiàn)水下圖像復(fù)原。但是，由于三通道在水下衰減并不相同，如果直接將暗通道先驗用于水下圖像復(fù)原會出現(xiàn)透射率估計偏大，背景光估計偏小等問題。Galdran等人[6]提出Red Channel先驗，通過對紅通道反轉(zhuǎn)和添加飽和度分量，減少衰減嚴重的紅通道對透射率估計的影響，該方法雖然指出了三通道透射率之間的關(guān)系，但是并沒有分開求解各通道透射率，而是通過對背景光加權(quán)調(diào)整各顏色分量，恢復(fù)圖像仍存在較嚴重的顏色失真；文獻[7]因缺少紅通道信息，可能導(dǎo)致估計的暗通道值偏大，求得的透射率偏小，其次，假設(shè)藍綠光衰減率相同，這與實際并不相符，文獻[8]定義了一種新的景深函數(shù)，該函數(shù)指出了散射和吸收與波長有關(guān)，符合水下圖像的實際情況，利用景深來估計透射率，使估計的透射率更為準確，但是其求解中得到的暗通道值很可能來自于衰減后的紅通道分量，使求的景深函數(shù)值偏小，導(dǎo)致透射率估計偏大，復(fù)原圖像整體偏暗，且在復(fù)原圖像中依然存在嚴重的后向散射現(xiàn)象，圖像顏色偏黃。
[參考文獻]
[1]S.Bazeille.Vision sous-marine monoculaire pour la reconnaissance d’objets[Ph.D.thesis].2008,Universit′e de Bretagne Occidentale。
[2]J.B.Zimmerman,S.M.Pizer,E.V.Staab,J.R.Perry,W.McCartney,B.C.Brenton.An evaluation of the effectiveness of adaptive histogram equalization for contrast enhancement.IEEE Transactions on Medical Imaging,1988:304-312。
[3]Serikawa S,Lu H.Underwater image dehazing using joint trilateral filter[J].Computers&Electrical Engineering,2014,40(1):41-50。
[4]Fu Xueyang,Zhuang Peixian,Huang Yue,et al.A Retinex-based enhancing approach for single underwater image[C].Paris:IEEE International Conference on Image Processing,2014:4572-4576。
[5]He Kai-ming,Sun Jian,and Tang Xiao-ou.Single image haze removal using dark channel prior.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2011,33(12):2341-2353。
[6]Adrian Galdran,David Pardo,Artzai Picón,et al..Automatic Red-Channel underwater image restoration.Journal of Visual Communication&Image Representation,2015,26(2015):132-145。
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