昆明理工大学信息工程与自动化学院，云南 昆明 650500
针对不同场景下获得的水下图像存在色偏、细节模糊和对比度低等问题，提出一种基于四叉树分级搜索和透射率优化的水下图像复原方法。首先，建立双透射率水下成像模型，将透射率定义为直接分量透射率和后向散射分量透射率；然后，利用红通道补偿算法对原图像进行预处理，并利用四叉树分级搜索、改进暗通道先验和无退化像素点方法分别估计背景光强度、后向散射分量透射率和直接分量透射率；最后，通过逆求解成像模型，并采用满足瑞利分布的直方图拉伸获得复原图像。实验结果表明，与其他水下图像复原方法相比，所提方法对在强干扰环境下采集的水下图像有着更强的颜色失真校正以及模糊信息增强的能力。
海洋光学 水下图像复原 双透射率 红通道补偿 四叉树 暗通道先验 光学学报
2023, 43(12): 1201002
1 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院, 辽宁 葫芦岛 125105
2 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室, 辽宁 沈阳 110016
3 中国科学院机器人与智能制造创新研究院, 辽宁 沈阳 110016
针对水下图像颜色失真与模糊问题,提出了基于背景光估计与透射率优化的水下图像复原算法。该算法将透射率定义为直接分量透射率和后向散射分量透射率,有效提升成像模型的完整性。先对红色衰减分量进行补偿并重置直方图分布范围实现色彩均衡;基于亮度、梯度判别及色调判断选出最佳背景光点;再通过红色暗通道先验得到后向散射分量透射率,利用无退化像素点求得直接分量透射率;最后将两个透射率及所求背景光代入成像模型中以获得复原图像。实验结果表明,所提算法能够有效平衡图像的色度、饱和度及清晰度,视觉效果接近自然场景下的图像。
图像处理 水下图像复原 双透射率 暗通道先验 水体背景光 激光与光电子学进展
2020, 57(14): 141010
1 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室, 辽宁 沈阳 110016
2 中国科学院机器人与智能制造创新研究院, 辽宁 沈阳 110016
3 中国科学院大学, 北京 100049
4 东北大学机器人科学与工程学院, 辽宁 沈阳 110819
针对水下图像颜色失真的问题,提出了基于双透射率水下成像模型的图像颜色校正算法。在水下成像模型的基础上,将透射率定义为直接分量透射率和后向散射分量透射率;通过红色暗通道先验获得后向散射分量透射率,并精确估计背景光,利用无退化像素点获得三通道的直接分量透射率;最后将两个透射率代入成像模型获得复原图像。实验结果表明,该算法仅依靠物理模型便能有效地去除水下图像的色偏。
海洋光学 水下图像 双透射率 暗通道先验 颜色校正
