[發明專利]一種自適應分數階多尺度熵融合的水下圖像增強方法

在審

• 申請號: 201911132467.0
• 申請日: 2019-11-19
• 公開（公告）號: CN110910323A
• 公開（公告）日: 2020-03-24
• 發明（設計）人: 馬金祥;范新南;張燕紅;高敏;王崴
• 申請（專利權）人: 常州工學院
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/50;G06T7/13
• 代理公司: 南京知識律師事務所 32207
• 代理人: 王昊

本發明公開了一種自適應分數階多尺度熵融合的水下圖像增強方法，包括：將原始水下圖像劃分成非重疊的圖像塊；建立梯度域分數階的階數參考矩陣；構建多尺度的分數階的階數參考矩陣；獲取與尺度數一致的基于分數階的增強輸出圖像；計算融合后的圖像的信息熵和對比度；確定圖像塊內對比度增強的輸出圖像；獲取全局對比度增強圖像；將原始水下圖像由RGB圖像轉換為灰度圖像；求得梯度圖像的自適應增益函數；獲得最終的基于分數階多層熵融合的自適應增益水下增強圖像；輸出基于分數階多層熵融合的自適應增益水下增強圖像。本發明的自適應的分數階微分圖像增強方法對紋理區域的圖像增強有很好的效果，同時能適應圖像梯度與亮度的變化，使得圖像的增強效果更好。

技術領域

本發明屬于圖像信息處理領域，具體涉及一種自適應分數階多尺度熵融合的水下圖像增強方法。

背景技術

水下目標探測圖像往往存在非均勻亮度、低信噪比、低對比度等特殊情況，導致水下圖像降質嚴重。圖像增強是對原始圖像進行處理加工，改善圖像的顯示效果，使其轉換成更適合圖像分析處理的一類有效方法。有學者對整數階微分圖像增強進行改進，通過對其進行加權或綜合其他方法，可以提升整數階微分的增強效果。但是，這些方法仍然無法有效改善整數階微分對噪聲敏感以及容易抑制圖像紋理細節的缺點，同時固定階數的分數階微分圖像增強算子對紋理區域的圖像增強有很好的效果，但不能適應圖像梯度與亮度的變化，對于圖像增強與噪聲抑制受到限制。

發明內容

為了解決上述問題，本發明提出了一種自適應分數階多尺度熵融合的水下圖像增強方法，包括以下步驟：

將原始水下圖像劃分成非重疊的圖像塊；

將圖像塊由RGB圖像轉換為灰度圖像，應用4方向Sobel邊緣檢測器計算圖像塊的灰度圖像對應的梯度圖像，統計各圖像塊灰度圖像的亮度圖像；

在圖像塊內部，以梯度圖像的梯度均值為主要參考因素，以亮度圖像的亮度均值為輔助參考因素，建立梯度域分數階的階數參考矩陣；

梯度域分數階的階數參考矩陣的基礎上，構建多尺度的分數階的階數參考矩陣；

在圖像塊內部進行多尺度分數階微積分運算，獲取與尺度數一致的基于分數階的增強輸出圖像；

在與尺度數一致的基于分數階的增強輸出圖像的基礎上，在圖像塊內部對不同功率因數的增強輸出圖像進行均值融合，并計算融合后的圖像的信息熵和對比度；

對圖像塊內融合后的圖像的信息熵和對比度進行比較分析，確定圖像塊內對比度增強的輸出圖像；

利用雙線性插值，對圖像塊內對比度增強的輸出圖像進行相鄰區域內的像素重新賦值操作，獲取全局對比度增強圖像；

輸入原始水下圖像，將原始水下圖像由RGB圖像轉換為灰度圖像；

應用4方向Sobel邊緣檢測器計算灰度圖像對應的梯度圖像，求得梯度圖像的自適應增益函數；

結合梯度圖像的自適應增益函數對全局對比度增強圖像進行基于自適應梯度增益的廣義有界對數乘法運算，獲得最終的基于分數階多層熵融合的自適應增益水下增強圖像；

輸出基于分數階多層熵融合的自適應增益水下增強圖像。

進一步地，所述將原始水下圖像劃分成M×N個非重疊的圖像塊，圖像塊具體表示為：

Block_c，m，n

其中，c表示顏色通道c＝{r，g，b}；r，g，b分別表示紅綠藍三種顏色通道；m，n表示圖像塊檢索，m＝0，1，2，…，M-1，n＝0，1，2，…，N-1，M為劃分的圖像塊的總行數，N為劃分的圖像塊的總列數。

進一步地，所述梯度域分數階的階數參考矩陣具體為：