针对水下图像存在颜色失真和视觉模糊等问题,提出基于光衰减先验和背景光融合的水下图像复原算法。首先通过最大强度先验计算背景光一,基于图像四叉树的方法估计背景光二,根据水下图像光照的亮暗情况对两个局部背景光进行融合,确定全局背景光;其次根据光衰减先验估计场景的相对深度,进而计算三个通道的透射率;然后逆求解水下光学成像模型以消除后向散射;最后结合限制对比度自适应直方图均衡算法以更好地校正水下图像的颜色畸变,最终得到复原后的水下图像。与4种具有代表性的水下图像复原方法进行主客观评价对比实验。实验结果表明,所提算法可以有效去除水下图像的视觉模糊,视觉效果更接近自然场景中的图像。

由于水体对光的吸收和散射作用,水下图像往往存在对比度低、细节模糊和颜色失真等问题,为此提出一种基于场景深度估计和白平衡的水下图像复原方法。首先,采用Sobel边缘检测和形态学闭运算将水下图像中与场景深度相关的块分离,对RGB通道与场景深度的变化关系进行回归分析,以得到场景深度图像并估计水下背景光;其次,对衰减严重的颜色通道取其逆通道,以修正透射率估计;然后,通过逆求解水下光学成像模型来消除后向散射;最后,改进白平衡算法以更好地校正水下图像的颜色畸变,得到复原后的水下图像。与典型的4种水下图像复原方法进行主客观评价比较,实验结果表明,该方法可以有效地提升低质量、低照度的水下图像的细节清晰度和色彩保真度,恢复真实的视觉效果。