[發(fā)明專利]基于多尺度融合的水下圖像質(zhì)量改善方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810146485.3
• 申請日: 2018-02-12
• 公開（公告）號: CN108447028A
• 公開（公告）日: 2018-08-24
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李學(xué)龍;盧孝強;陳文靜
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學(xué)院西安光學(xué)精密機械研究所
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/50;G06T5/40
• 代理公司: 西安智邦專利商標代理有限公司 61211
• 代理人: 楊引雪

1.基于多尺度融合的水下圖像質(zhì)量改善方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、對原始水下圖像進行顏色修正，消除圖像色偏，恢復(fù)圖像的白色和灰色陰影，將所得圖像記作圖像I₁；

步驟2、對所述圖像I₁進行對比度增強，將所得圖像記作圖像I₂；

步驟3、多尺度融合：

步驟3.1分別計算圖像I₁和圖像I₂的拉普拉斯對比權(quán)重W_L、局部對比權(quán)重W_LC、顯著性權(quán)重W_S和暴露性權(quán)重W_E：

步驟3.1.1利用下述式1)-4)計算圖像I₁和圖像I₂所有像素點的拉普拉斯對比權(quán)重W_L(x,y)、局部對比權(quán)重W_LC(x,y)、顯著性權(quán)重W_S(x,y)和暴露性權(quán)重W_E(x,y)：

W_L(x,y)＝|F(I^k)|， 式1)

W_S(x,y)＝||I_μ-I_g(x,y)||， 式3)

式1)-4)中，(x,y)表示像素的位置；

I^k表示輸入的亮度通道；

F表示拉普拉斯濾波；

F(I^k)表示對輸入的亮度通道進行拉普拉斯濾波后的結(jié)果；

表示I^k的低通形式；

I_μ表示輸入的圖像的特征平均值；

I_g(x,y)表示(x,y)位置的像素值經(jīng)過高斯模糊后的像素值；

表示輸入的圖像；

表示(x,y)位置的像素值；

σ表示標準差，σ＝0.25；

步驟3.1.2根據(jù)圖像I₁和I₂中所有像素點的上述四種權(quán)重，分別換算得到圖像I₁和I₂的四種權(quán)重：W_L1、W_LC1、W_S1、W_E1和W_L2、W_LC2、W_S2、W_E2；

步驟3.2分別計算圖像I₁和圖像I₂的歸一化權(quán)重W₁和W₂：

步驟3.3用拉普拉斯金字塔分解法，將圖像I₁和I₂分別分解，得到L^l{I₁(x,y)}和L^l{I₂(x,y)}；用高斯金字塔分解法，將歸一化權(quán)重W₁和W₂分解，得到G^l{W₁(x,y)}和G^l{W₂(x,y)}；

其中，l表示尺度的大小，取≥4的正整數(shù)；

L^l{I₁(x,y)}表示將圖像I₁分解成l張不同尺度大小的圖像的集合；

L^l{I₂(x,y)}表示將圖像I₂分解成l張不同尺度大小的圖像的集合；

G^l{W₁(x,y)}表示將權(quán)重W₁分解成l個不同尺度大小的權(quán)重的集合；

G^l{W₂(x,y)}表示將權(quán)重W₂分解成l個不同尺度大小的權(quán)重的集合；

步驟3.4按照式7)對圖像I₁和圖像I₂進行融合，得到l張尺度大小不同的圖像R^l(x,y)，按照尺度從大到小依次記為R₁、R₂……R_l；

R^l(x,y)＝G^l{W₁(x,y)}L^l{I₁(x,y)}+G^l{W₂(x,y)}L^l{I₂(x,y)}， 式7)

步驟3.5根據(jù)步驟3.4的結(jié)果，按照下述式8)-11)，得到最終改善后的圖像R；

R_l-1′＝R_l-1+resize(R_l)， 式8)

R_l-2′＝R_l-2+resize(R_l-1′)， 式9)

依次類推，

R₁′＝R₁+resize(R₂′)， 式10)

R＝R₁′， 式11)

其中，resize(R_l)表示把R_l上采樣成和R_l-1相同尺度大小的圖像；

resize(R_l-1′)表示把R_l-1′上采樣成和R_l-2相同尺度大小的圖像；

resize(R₂′)表示把R₂′上采樣成和R₁相同尺度大小的圖像。