沈建文
(云南昆船電子設(shè)備有限公司,云南 昆明650000)
目前,水下圖像處理技術(shù)已經(jīng)有著廣泛的應用[1]。例如:某研究所研究人員對深水或潛水下生物的研究、軍用或部分民用水下特殊搜救、 水下武器系統(tǒng)及水下探測應用等。 由于水本身帶有的特殊性質(zhì)、光學特性以及水中懸浮物的存在,都對水下圖像有一定的影響。 如:造成圖像的對比度差、圖像顏色的失真等問題[2],這使得水下圖像后期處理中的圖像進行增強越來越受到重視[3]。
本文提出了一種改進版拉普拉斯銳化的水下圖像增強方法。 利用拉普拉斯銳化能夠銳化圖像、清晰圖像邊緣的特點,在拉普拉斯算子上利用直方圖均衡化灰度等級拉伸的思想,設(shè)置增強率,提高圖像對比度;最后,利用對比實驗進行驗證,實驗表明本文算法很好的綜合了成像質(zhì)量與運行時間實現(xiàn)了對圖像的增強。
水下圖像處理問題的關(guān)鍵點在于:
1.1.1 由于海水中懸浮物使圖像的分辨率受到影響,導致圖像模糊,細節(jié)分辨較差,辨識度不高;
1.1.2 海水的吸收作用,會使圖像各通道的衰減程度各異而導致色彩失真,當光照條件不好,會產(chǎn)生圖像對比度下降,部分受影響的圖像細節(jié)將更差。 對于上述的一些難點, 需要采用圖像增強技術(shù)處理一些圖像的細節(jié)問題和對比度。
這些問題對圖像進行特殊處理均有非常大的影響, 如對采集的水下圖像進行分割處理、水下特殊目標識別等,這使得水下圖像后期處理中的圖像進行增強越來越受到重視。
拉普拉斯圖像銳化方法,原理可以描述為:當鄰域中心像素灰度( 以X 表示)低于它所在的領(lǐng)域內(nèi)其它像素的平均灰度( 以Y 表示)時,降低中心像素灰度;當X 高于Y 時,提高中心像素灰度,此方法可實現(xiàn)水下圖像的銳化處理。
借鑒直方圖均衡化灰度等級拉伸的思想, 以拉普拉斯變換為載體,提出改進版拉普拉斯銳化法,對水下圖像進行處理。
拉普拉斯銳化,計算如式(1)所示。

由公式( 1)經(jīng)過離散化處理并通過一階差分公式得到:

公式取反和變形后可得到4 鄰域和8 鄰域的拉普拉斯卷積核,分別為:

對原圖像的邊緣進行了銳化處理。
處理卷積核:

采用8 鄰域為卷積核對圖像進行銳化處理,如式( 3)所計算:

將上述的思想,改為如下形式:

在此增強率用 α表示,從上述公式可得出,通過調(diào)節(jié) α,能將所求的中心像素得到增強, 起到和直方圖均衡化相同的作用,使圖像的對比度得到提升。
算法中的增強率 α的取值取決于所處的環(huán)境,環(huán)境越亮,α的值越小,反之則越大,具體的場景決定之后, α會被賦予一個初值,以目標的檢測結(jié)果為導向,當目標無法檢測到時,通過循環(huán)迭代 α來不斷提高增強率。 再通過設(shè)定一個閾值來限制 α的迭代,此時仍然檢測不到,則目標檢測失敗。
如圖1,選取三種不同天氣,不同時間拍攝的三種場景來表示光線強度的三個不同等級, 圖1 中,b、c、d 順序為直方圖均衡、Retinex 增強和本文采用算法增強的效果圖。 通過分析,用一個正比于所有熵的定義的公式進行分析討論,具體見式4。

式中,
R——紅色通道表示。
由( 4)式可得,對于彩色圖像,需要對它的各個通道分別求取圖像熵,采用加權(quán)來得到結(jié)果。


圖1 算法對比
式中,
δ( i , j)——灰度差:相鄰像素間;

表1 對比平均運行時間
對表1 分析可知,圖像越暗,算法需要處理的時間則越長。其中采用Retinex 最耗時,效果不錯,但是不能滿足實時刷新的要求;采用直方圖均衡最快;本文采用算法運行時間是直方圖均衡的10 倍左右,為Retinex 算法的1/100 左右,處理時間0.1s左右。 本文算法較直方圖均衡化、Retinex 綜合效果更好。
本篇文章提出了一種改進版拉普拉斯銳化的水下圖像增強算法,使對不同環(huán)境的圖像在保證細節(jié)邊緣的同時,結(jié)合直方圖均衡化對圖像整體對比度增強明顯的特點,使得水下圖像得到合理的增強;同時 α隨外界光照條件進行自適應調(diào)節(jié),提升了算法的使用范圍。通過將其與直方圖均衡化和Retinex 算法進行對比分析,發(fā)現(xiàn)綜合成像質(zhì)量與運行時間,本文算法水下圖像增強效果更好。