[發明專利]一種基于高斯混合模型與暗通道理論的水下圖像恢復方法

有效

• 申請號: 202010517431.0
• 申請日: 2020-06-09
• 公開（公告）號: CN111640082B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 胡凱;張彥雯;劉佳;劉卿卿;劉云平
• 申請（專利權）人: 南京信息工程大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/50;G06T7/90
• 代理公司: 南京鐘山專利代理有限公司 32252
• 代理人: 劉林峰

1.一種基于高斯混合模型與暗通道理論的水下圖像恢復方法，其特征在于包括以下步驟：

步驟(1)：首先利用高斯混合模型對水下圖像中的水體后景進行目標提取；

步驟(2)：然后利用工程化快速估計模塊解決運動相機拍攝動態背景的問題，以及減少計算量的工程化問題；

在上述步驟中，工程化快速估計模塊解決運動相機拍攝動態背景的具體流程為：(2.1.1)首先控制水下機器人每隔一段時間懸浮在水中，相機朝上拍攝，并保證畫面中大多數為水體；

(2.1.2)連續拍攝MM張圖片，并按照上述步驟(1)得到MM個后景AreaB_(mmi)，其中mmi＝1～MM；

(2.1.3)取MM個后景AreaB_(mmi)中的交集部分作為最終的后景AreaB，并保存后景AreaB中的紅綠藍三通道的平均值

其中，tt表示第tt幀，c表示通道，由紅綠藍三個通道構成；Rave表示后景AreaB中的紅色通道平均值；Gave表示AreaB中的綠色通道平均值；Bave表示AreaB中的藍色通道平均值；

在上述步驟中，工程化快速估計模塊減少計算量的具體流程為：

(2.2.1)計算每幀圖像中后景AreaB中的紅綠藍三通道的平均值此時tt為當前幀now的值，故將公式(10)改為：

(2.2.2)將每個與上一幀做比較，如果紅綠藍三通道的所有偏差與的比例都小于閾值T1，即

則將作為A^c輸出，帶入到步驟(3)中對水下圖像進行恢復；

如果紅綠藍三通道中出現至少有一個通道存在偏差與的比例大于等于T1，則將作為A^c輸出；

(2.2.3)如果出現連續有T2幀圖像存在至少一個通道偏差與的比例均大于等于T1幀圖像，則重新根據公式(10)計算出新的

步驟(3)：最后利用暗通道還原模塊對水下圖像進行恢復。

2.根據權利要求1所述的一種基于高斯混合模型與暗通道理論的水下圖像恢復方法，其特征在于：在上述步驟(1)中，高斯混合模型判斷水體前后景是基于像素樣本統計信息的背景表示方法，利用像素在較長時間內大量樣本值的概率密度統計信息來表示背景，然后使用統計差分進行目標像素判斷，并對復雜動態背景進行建模。

3.根據權利要求2所述的一種基于高斯混合模型與暗通道理論的水下圖像恢復方法，其特征在于：在上述步驟(1)中，水下圖像的每一個像素點按不同權值的多個高斯分布疊加來建模，每種高斯分布對應一個產生像素點所呈現顏色的狀態，各個高斯分布的權值和分布參數隨時間更新；當處理彩色圖像時，假定圖像像素點紅R、綠G、藍B三色通道相互獨立并具有相同的方差；

對于隨機變量x的觀測數據集{x₁,x₂,…,x_N},x_t＝(R_t,G_t,B_t)為t時刻像素的樣本，其中t＝1～N，則單個采樣點x_t服從的混合高斯分布概率密度函數為：

其中，k為高斯分布的數量，i＝1～k；η(x_t，μ_(i,t)，τ_(i,t))為第t時刻的第i個高斯分布的參數，μ_(i,t)為其均值，τ_(i,t)為其協方差矩陣，為其方差，I為三維單位矩陣，w_(i,t)為第t時刻的第i個高斯分布的權重。