杨亚绒,李恒,赵磊,王海瑞

(昆明理工大学 信息工程与自动化学院,昆明 650500)

目前,人类仍在不断地探索海洋世界,海洋资源蕴藏着丰富的生物、矿产和能源等,因此人们可以充分地利用海洋资源,而捕获水下图像是获取海洋信息的关键,如何获得优质的水下图像成为一个重要问题。水下成像不同于普通成像,图像因光强随水深的变化而出现不同程度的色彩异常、细节模糊、低对比差等问题[1],这严重影响了重要信息的准确获取。

图像复原和图像增强是水下图像清晰化的主要方法[2]。前者建立了水下成像退化模型,对退化图像根据此模型进行逆求解,以获得复原图像;后者则根据实际需求对图像信息进行增强,改善原始图像中模糊的地方。近年来,国内外学者对水下图像处理进行了深入研究,取得了一定的成绩,但还存在一些弊端。图像复原方法有Pan等[3]提出一个多尺度迭代框架去除散射,再采用白平衡算法去除色偏,最后把图像转换到NSCT域去除噪声并进行边缘增强,该算法可以提高图像的视觉效果,但不能有效地去除深海区域的蓝色背景。He等[4]提出寻找暗通道中最亮的像素作为背景光强度的单幅图像去雾算法,该算法可以有效地改善大气雾化图像,但不适用于水下图像处理。Galdran等[5]对成像模型的红色通道进行了改进,该算法提高了图像的可见度,但未能改善图像细节信息。水下图像增强大致分3类,分别是Retinex、直方图和图像融合[6]。……