王 丹, 张子玉, 赵金宝, 杨谢柳*, 范慧杰, 唐延东

基于常散射假设和同态滤波的水下图像增强算法

王 丹1, 张子玉1, 赵金宝1, 杨谢柳1*, 范慧杰2, 唐延东2

(1. 沈阳建筑大学 机械工程学院, 辽宁 沈阳, 110168; 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)

针对水下图像视觉增强技术存在低对比度和色偏的问题, 文中提出一种基于常散射假设和同态滤波的水下图像增强算法。首先, 假设整幅图像的后向散射为常量, 在图像的前景区域分别搜索红绿蓝三通道的最小像素值, 将各通道与其对应的最小像素值作差, 以实现去除后向散射的目的。然后, 将图像转为灰度图像并进行同态滤波处理, 以抑制图像低频信息和增强图像高频成分。最后, 采用颜色校正方法消除离群点对图像的干扰。实验结果表明, 文中方法可有效改善图像的对比度和亮度, 提升图像的整体视觉效果。

水下图像; 视觉增强; 散射; 同态滤波

0 引言

随着对深海资源的深入开发, 水下机器人越来越多地被应用于海洋生物跟踪和实时导航等领域[1-2]。图像作为获取信息的媒介, 在海底探索时发挥着重要的作用。由于水下环境与陆地之间的差异, 水体会对光产生散射和吸收效应[3]。散射是光与水中悬浮颗粒碰撞后方向发生改变的现象, 散射会导致图像的模糊和低对比度。吸收是指悬浮粒子吸收光的现象, 水对光的吸收取决于光束的波长[4], 在水下红光衰减得最快, 因此水下图像往往呈现出蓝绿色的特点, 获取正确的图像信息是探索海洋的必要前提, 为保证水下探索工作的顺利进行, 对水下图像的增强极为重要。……