一种暗原色和白平衡相结合的水下彩色图像增强方法

摘要

本发明公开了一种暗原色和白平衡相结合的水下彩色图像增强方法，属于图像处理技术领域。在水下环境下，光的散射和衰减导致水下彩色图像对比度低、颜色失真，图像质量严重下降；建立水下光学成像模型，根据暗原色先验规律估算出水下的透射率和大气光成分，复原水下彩色图像，使其清晰化；依据白平衡理论对复原后的图像进行颜色校正，实现水下彩色图像的增强。本发明提供的方法针对水下彩色图像成像特点，可以更好地增强图像细节，色彩丰富，且具有较快的运算速度。

主权项

一种基于暗原色和白平衡相结合的水下彩色图像增强方法，其具体步骤为：(1)建立水下彩色图像的成像模型，该模型由入射光衰减模型和大气光线成像模型两部分组成；拍摄到的水下彩色图像I(x,y)简称为I，其表达式为I(x,y)＝J(x,y)t(x,y)+A(x,y)[1‑t(x,y)]；其中，(x,y)为图像中像素的坐标位置；A(x,y)简称为A,为水下大气光成分；t(x,y)为光线通过媒介透射到照相机过程中未被散射的部分，称为透射率，且0＜t(x,y)＜1；J(x,y)简称为J，为对水下彩色图像进行复原后的图像，即所要求取的复原图像；J(x,y)t(x,y)为物体光线在透射媒介中经衰减后的剩余强度；A(x,y)[1‑t(x,y)]为由于散射引起的，会导致景物颜色偏移的大气光部分；(2)根据暗原色的先验规律，对水下彩色图像I，求其暗原色通道值，确定水下彩色图像I成像模型中水下大气光成分；(3)计算水下彩色图像成像模型中介质传播函数t(x,y)，即透射率；(4)依据水下大气光成分A(x,y)和介质传播函数t(x,y)，确定水下彩色图像I的复原图像J；(5)根据白平衡理论，对复原图像J进行颜色修正；将复原图像J的RGB颜色空间转换为YC_bC_r颜色空间，以便确定一个由一系列参考白点组成的接近白色区域；(6)计算接近白色区域的参考白点；(7)根据参考白点的平均值和整幅图像亮度的最大值，分别计算R、G、B三通道增益；(8)判断复原图像J在RGB空间中红色分量R所占比重，修正R通道增益；(9)根据Von Kries模型来调整图像，使其达到白平衡的效果；(10)输出增强后的图像；所述步骤(1)中，水下彩色图像的成像模型中的水下大气光成分A(x,y)为暗原色通道值I^dark(x,y)中的最大亮度值；水下彩色图像成像模型中介质传播函数t(x,y)，表达式为$t(x,y)=1-\omega min\left(median\right(\frac{I^{dark}(x,y)}{A}));$其中，表示利用中值滤波器对进行滤波，可使所求取的复原图像J保存颜色突变的边缘；ω为调整图像亮度的参数；A为水下大气光成分；所述步骤(6)中，计算接近白色区域的参考白点具体为计算接近白色区域的所有像素点，其公式为|C_b(i,j)‑(M_b+D_b×sign(M_b))|＜1.5×D_b、|C_r(i,j)‑(1.5×M_r+D_r×sign(M_r))|＜1.5×D_r；其中，M_b、M_r分别是复原图像J在YC_bC_r颜色空间中的C_b、C_r的平均值，D_b、D_r分别是复原图像J在YC_bC_r颜色空间中的C_b、C_r的绝对均方差，D_b、D_r的表达式为$D_b=\underset{i,j}{\Sigma }\left(\right|C_b\left(i,j\right)-M_b\left|\right)/N,$$D_r=\underset{i,j}{\Sigma }\left(\right|C_r\left(i,j\right)-M_r\left|\right)/N,$C_b(i,j)、C_r(i,j)分别是图像J在YC_bC_r颜色空间中的C_b、C_r在(i,j)的亮度值，N是图像J的像素总数；将接近白色区域的所有像素点按其亮度值从大到小的顺序依次排列，选择亮度值前10％的像素点作为接近白色区域的参考白点；所述步骤(7)中，分别计算R、G、B三通道增益，其公式为：R_gain＝Y_max/R_avew，G_gain＝Y_max/G_avew，B_gain＝Y_max/B_avew；其中，Y_max是整幅图像像素的亮度最大值，R_avew、G_avew、B_avew是图像总参考白点的RGB通道的均值；所述步骤(8)中，判断图像J在RGB空间中红色分量R所占比重，修正R通道增益具体为；计算R分量分别与G分量，B分量所占比重，其表达式为，若R(i,j)/B(i,j)＞1，则N_r＝N_r+1；若R(i,j)/B(i,j)＜1，则N_b＝N_b+1；k_rb＝N_r/N_b；若R(i,j)/G(i,j)＞1，则N_r＝N_r+1；若R(i,j)/G(i,j)＜1，则N_g＝N_g+1；k_rg＝N_r/N_g；若k_rb＜k₁，同时满足k_rg＜k₂，k₁和k₂是判断图像J中的红色分量是否严重偏少的阈值；若满足条件，则修正R通道增益系数R_gain＝1；所述步骤(9)中，根据Von Kries模型来调整图像，该调整的公式为O^R＝R_gain*J^R，O^G＝G_gain*J^G，O^B＝B_gain*J^B；其中，J^R、J^G、J^B分别是图像J在RGB空间的三个颜色通道值，O^R、O^G、O^B分别是增强后的图像O在RGB空间的三个颜色通道值；所述步骤(2)中，根据暗原色的先验规律，对水下彩色图像I，求其暗原色通道值，表达式为I^dark(x,y)＝min(I^c(x,y))，c∈{R,G,B}；其中I^c表示图像I的红、绿、蓝RGB空间的一个颜色分量；min(I^c(x,y))是指彩色图像I中每个像素点R、G、B 3个颜色通道上的最小亮度值，即为暗原色图像I^dark(x,y)；所述步骤(4)中，水下彩色图像的复原图像J的表达式为J^c表示复原图像J的红、绿、蓝RGB空间的一个颜色分量；其中，t₀是为防止求解得到的图像J带有噪声而设置的一个较小的阈值，t₀的取值范围为0.01～0.1。