王康 刘婷 陈子文 李雅薇 郭显久

(大连海洋大学,辽宁大连 116023)

0 引言

水下图像存在雾化不均匀现象,导致特别亮或暗的区域图像,很难看清,降低了图像的对比度和重要特征[1]。目前国内外对图像自适应增强的研究,大致可以分为对比度、平滑、锐化、同态滤波增晰、偏微分方程等图像增强方法,此外,按照空间域方法划分,还可以分为基本灰度变换、直方图处理、算数操作等空间域图像增强方法[2]。但是上述研究出的图像自适应增强方法,存在数学模型求解、参数选择原则不通用、图像质量不合格等问题,图像增强后难以实时适应雾化强度变化,依然存在过亮或过暗处,不能清晰识别水下图像重要特征[3]。为此以COIL-20数据库为研究对象,设计对比验证此次研究的水下图像自适应增强方法的有效性,通过对比图像清晰度、图像峰值信噪比等指标,证明本文方法可以降低图像中存在的噪点,增强图像色彩对比度,提高图像质量。

图1 水下图像增强流程图Fig.1 Flow chart of underwater image enhancement

1 水下图像增强流程

雾化强度对水下图像具有较大影响,较强、较弱将降低图像环境信息的准确度[4]。不同雾化强度的水下图像增强流程图如图1所示。利用CIEXYZ颜色空间方法识别图像中的雾化强度信息,对图像中的低雾化部分和高雾化部分进行归一化处理[5],将完成后通过计算机图像处理技术实施图像增强,实现水下图像增强。

2 水下图像增强处理

2.1 清晰度处理

雾化现象会遮盖水下图像部分细节,出现图像模糊不清问题。……