王浩 唐晓凡 鲁亮 徐德南 杨新

(1.华中科技大学,湖北武汉 430070;2.广东省智能机器人研究院,广东东莞 523808)

0 引言

数字图像增强一直都是科研人员的研究重点,高质量的水下图像可以有效提高水下的作业和研究的有效性和高效性。然而在很多污染水域或者水质较差的淡水湖泊中,普通水下图像的增强算法往往不能起到很好的增强效果。在普通水体中,图像的主要问题是色差,普通水体中的悬浮颗粒并不是很多,水体的吸收作用是大于散射作用。而在浑浊水体中,吸收、散射都对图像质量都有着很大影响,同时图像噪声也会更加严重。

针对浑浊水体中的图像问题,本文提出了一种基于DCP和色差校正的浑浊水下图像增强方法,对比普通增强方法能够更好处理浑浊水体图像。另外,我们处理了不同的水下图像,通过对比本文方法结果和其他方法结果,来验证本文算法相对于其他算法具有一定的改进和优点。同时,利用评价指标评价处理结果,验证算法的有效性。

1 水下成像模型

本文采用基于Jaffe-McGlamery模型[1]的水下成像模型。 通过对该模型进行改进,使其更加适合浑浊、无人工光源的水下环境。该模型公式如下:

其中,J(x)代表环境光强度,它由光强度I∞(x)和场景点的归一化亮度ρ决定。A代表全局光照强度,T(x)代表透射率,N代表图像噪声。成像模型示意图如图1所示。

根据该模型,去除图像噪声后,可以计算图像的环境光强度、全局光照强度和透射率,在此基础上,根据退化图像I(x)推导出原始图像J(x)。……