结合背景光融合及水下暗通道先验和色彩平衡的水下图像增强

水下环境、光线衰减和拍摄方式造成水下图像具有不同色调、对比度和模糊度.基于图像成像模型的水下图像复原方法通常基于暗通道先验或最大像素先验,容易受到水下复杂环境的干扰而输出低质量的复原图像,因此文中提出基于背景光融合及水下暗通道先验和色彩平衡的水下图像增强方法.首先,提出多候选背景光融合方法,估计正确的背景光.然后,基于高质量水下图像统计得出水下暗通道先验,计算更准确的RGB分量传输地图.将复原图像从RGB颜色模型转换到CIE-Lab颜色模型,对L亮度分量和a、b色彩分量分别进行归一化拉伸和优化调整,进一步提高复原后水下图像的亮度和对比度.多种定性和定量分析说明文中方法增强的图像在对比度、亮度和颜色上的显示效果优于大部分现有的水下图像增强方法复原的图像.

基于电磁理论的水下图像色彩补偿

在水下环境中,光波会因散射和被水吸收产生衰减,导致水下图像存在对比度低、图像模糊、颜色失真等问题。彩色图像传感器具有RGB基本颜色传感器,每个颜色传感器可检测不同波长的光信息。由于不同波长的光具有不同的传输系数,因此对水下图像进行复原时,需要考虑这些基本颜色光之间的差异。针对红色波段的光被水严重吸收导致图像R通道亮度衰减的问题,根据电磁波传输理论获得景物与摄像机间的距离,以及R通道因水吸收导致的衰减系数,求出R通道的传输系数。为了验证本文方法的可行性,通过主观评价和客观评价对实验获得的图像进行质量评估。结果表明,相比于传统算法,本文方法可以更有效地对图像色彩进行补偿和去模糊,其复原图像更真实。