局部自适应的水下图像对比度增强方法技术

本发明专利技术提供了一种局部自适应的水下图像对比度增强方法，获取校正颜色后的水下图像，将校正颜色后的水下图像从RGB颜色模型转换为CIELAB颜色模型，针对亮度通道L、颜色通道a和颜色通道b分别执行不同的策略：针对亮度通道L，以局部图像块为对象，利用积分图和平方积分图统计局部图像块的均值和方差，并利用局部图像块的均值和方差自适应地增强亮度通道L的对比度；在增强亮度通道L的对比度的过程中，引入引导滤波减少噪声；针对所述颜色通道a和颜色通道b，采用颜色均衡策略均衡所述颜色通道a和颜色通道b之间的色差。该方法增强图像对比度适中、时间复杂度低、能够抑制噪声并使增强后的图像的对比度和颜色接近陆地图像。的图像的对比度和颜色接近陆地图像。的图像的对比度和颜色接近陆地图像。

【技术实现步骤摘要】
局部自适应的水下图像对比度增强方法


[0001]本专利技术涉及水下图像处理
，具体的说，涉及了一种局部自适应的水下图像对比度增强方法。

技术介绍

[0002]受复杂的水下环境影响，散射作用极易造成水下图像雾化模糊和细节损失；吸收作用极易造成水下图像颜色失真、亮度和对比度降低。由于不同波长的灯光在水中具有不同的吸收特性，这也造成水下图像与陆地图像相比，具有更严重的颜色失真。其中包括水下图像的低对比度和低可视性。
[0003]最近，直方图均衡方法逐渐应用到水下图像的对比度增强工作中。然而，简单的直方图拉伸方法易引入欠增强和过增强。为了处理该问题，双直方图方法通过拉伸背景子图像和前景子图像以缓解该问题。
[0004]但是，双直方图方法耗时且复杂，易产生局部过亮或过暗。
[0005]循环堆叠的直方图方法利用分块处理解决了局部过亮或过暗问题，但该方法大大增加了算法复杂度。
[0006]为解决上述算法运算量大、运算时间长与性能增强之间的矛盾问题，以及直方图均衡方法导致的过增强、欠增强和时间复杂度高的问题，本领域技术人员一直在寻求一种既能够减轻运算量，又能够保证性能的优化方法。
[0007]为了解决以上存在的问题，人们一直在寻求一种理想的技术解决方案。

技术实现思路

[0008]本专利技术的目的是针对现有技术的不足，从而提供一种增强图像对比度适中、时间复杂度低、能够抑制噪声并使增强后的图像的对比度和颜色接近陆地图像的局部自适应的水下图像对比度增强方法。
[0009]总的来说，本专利技术是在颜色校正的基础上，重点解决水下图像的低对比度和低可视性问题，本专利技术根据局部自适应的对比度增强策略和颜色均衡策略去增强水下图像的对比度，在保证增强性能的同时显著减少了运行时间。
[0010]为了实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：一种局部自适应的水下图像对比度增强方法，获取校正颜色后的水下图像，将所述校正颜色后的水下图像从RGB颜色模型转换为CIELAB颜色模型，针对亮度通道L、颜色通道a和颜色通道b分别执行不同的策略，表示如下：
[0011]针对亮度通道L，以局部图像块为对象，利用积分图和平方积分图统计局部图像块的均值和方差，公式表示如下：
[0012][0013][0014]其中，代表局部图像块的总像素值，它由积分图求解；代表局部图像块的平方像素总值，它由平方积分块求解；
[0015]u
B
表示局部图像块的均值；
[0016]σ
B
表示局部图像块的方差。
[0017]该策略将时间复杂度从O(n2)降低到O(1)。
[0018]图像中的低频分量通常表示图像中较平坦的区域，图像中的高频分量通常表示图像中的边缘和纹理。在本专利技术中，将局部图像块的均值近似看作低频分量。如果从原局部图像块中减去低频分量可得到高频分量。在实际应用中，对高频分量适当的增强进而获得高可视性的图像。
[0019]然后，利用局部图像块的均值和方差自适应地增强亮度通道L的对比度，表达式如下：
[0020][0021]其中，σ
G
和σ
B
分别表示整张图像和局部图像块B的方差；
[0022]β为增强截止因子，用于防止α过大引起的过增强，β≤3。
[0023]在增强亮度通道L的对比度的过程中，引入引导滤波减少噪声，表达式如下：
[0024][0025]其中，κ
(i,j)
和ν
(i,j)
分别局部图像块B(i,j)中的两个线性因子。
[0026]在上式中，本专利技术发现当引导图像时上述公式具有较好的保边和去噪功能。
[0027]L
max
和L
min
分别表示局部图像块的最大和最小像素值。
[0028]为了获得最优的κ
(i,j)
和ν
(i,j)
，本专利技术最小化重定义的局部图像块Lg
E
f
B
和增强的局部图像块L
EB
采用如下损失函数：
[0029][0030]针对所述颜色通道a和颜色通道b，采用颜色均衡策略均衡所述颜色通道a和颜色通道b之间的色差，色差均衡表达如下：
[0031][0032]其中，和表示颜色通道I
a
和I
b
；
[0033]I
ac
和I
bc
表示均衡的颜色通道a和b。
[0034]本专利技术相对现有技术具有突出的实质性特点和显著的进步，具体的说，本专利技术利用局部自适应的对比度增强策略：即利用积分图和平方积分图快速的统计局部图像块的均值和方差，并利用他们自适应增强图像对比度，由于该策略遍历图像仅需一次，因此可以将传统的统计局部图像块均值和方差的方法从O(n2)减小到O(1)；另外，由于在增强过程中引入了去除噪声的步骤，本专利技术能够在增强对比度的同时较好的抑制噪声，本专利技术用于解决传统的直方图均衡方法极易引入过增强、欠增强和时间复杂度高的一系列问题。
[0035]另外，本专利技术利用颜色均衡策略：即对颜色通道a和颜色通道b之间的色差进行进一步的校正，使得增强的图像在对比度和颜色方面尽可能的接近陆地图像，得以在水下的图像处理领域广泛推广应用。
附图说明
[0036]图1为本专利技术局部自适应的水下图像对比度增强方法的流程示意图。
[0037]图2为本专利技术与其它方法针对颜色失真水下图像的增强结果和灰度直方图。
[0038]图3为本专利技术与其它方法针对低可视度水下图像的增强结果和灰度直方图。
[0039]图4为本专利技术与其它方法针对雾化模糊水下图像的增强结果和灰度直方图。
具体实施方式
[0040]为了验证本专利技术颜色校正的有效性，选取不同颜色失真类型的水下图像作为测试集，同时与IBLA、GDCP、CBAF和CCAE方法进行主观和客观的对比。
[0041]如图1所示，一种局部自适应的水下图像对比度增强方法，获取校正颜色后的水下图像，将所述校正颜色后的水下图像从RGB颜色模型转换为CIELAB颜色模型，针对亮度通道L、颜色通道a和颜色通道b分别执行不同的策略，表示如下：
[0042]针对亮度通道L，以局部图像块为例，利用积分图和平方积分图统计局部图像块B的均值和方差，公式表示如下：
[0043][0044][0045]其中，代表局部图像块的总像素值，它由积分图求解；代表局部图像块的平方像素总值，它由平方积分块求解；
[0046]u
B
表示局部图像块的均值；
[0047]σ
B
表示局部图像块的方差。
[0048]该策略将时间复杂度从O(n2)降低到O(1)。
[0049]由于图像中的低频分量通常表示图像中较平坦的区域，图像中的高频分量通常表示图像中的边缘和纹理。在本专利技术中，将局部图像块的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种局部自适应的水下图像对比度增强方法，其特征在于：获取校正颜色后的水下图像，将所述校正颜色后的水下图像从RGB颜色模型转换为CIELAB颜色模型，针对亮度通道L、颜色通道a和颜色通道b分别执行不同的策略，表示如下：针对亮度通道L，以局部图像块为对象，利用积分图和平方积分图统计局部图像块的均值和方差，并利用局部图像块的均值和方差自适应地增强亮度通道L的对比度；在增强亮度通道L的对比度的过程中，引入引导滤波减少噪声；针对所述颜色通道a和颜色通道b，采用颜色均衡策略均衡所述颜色通道a和颜色通道b之间的色差。2.根据权利要求1所述的局部自适应的水下图像对比度增强方法，其特征在于：利用积分图和平方积分图统计局部图像块B的均值和方差的公式表示如下：分图和平方积分图统计局部图像块B的均值和方差的公式表示如下：其中，代表局部图像块的总像素值，它由积分图求解；代表局部图像块的平方像素总值，它由平方积分块求解；u
B
表示局部图像块的均值；σ
B
表示局部图像块的方差。3.根据权利要求2所述的局部自适应的水下图像对比度增强方法，其特征在于：利用局部图像块的均值和方差自适应地增强亮度通道L的对比...

【专利技术属性】
技术研发人员：张卫东，李国厚，金松林，周玲，郑颖，曲培新，白林峰，谢希望，安金梁，
申请(专利权)人：河南科技学院，
类型：发明
国别省市：