融合引導濾波和小波變換的水下圖像增強算法

何笑　王剛　賀歡

摘 要：針對水下環境對比度低和極其模糊的視覺效果問題，提出了一種融合引導濾波和小波變換的水下圖像增強算法。利用引導濾波將圖像分為基礎部分和細節部分，將小波變換應用于基礎部分，對產生的低頻圖像進行限制對比度直方圖均衡，高頻部分分別使用改進的對數函數增強，然后將處理后的高低頻部分進行小波逆變換。細節部分進行增益計算;最后將處理后的基礎部分和細節部分進行加權融合，再對融合圖像進行限制對比度直方圖均衡，得到目標圖像。仿真實驗表明，該方法在保留圖像細節的同時很好地克服了光照不均勻對圖像的影響.

關鍵詞：小波變換;à trous算法;引導濾波;直方圖均衡;圖像融合

中圖分類號：TN957.52????? 文獻標識碼：A

Underwater Image Enhancement Algorithm Combining

Guided Filtering and Wavelet Transform

HE Xiao，WANG Gang，HE Huan

（School of Mathematical Sciences，Xinjiang Normal University，Urumqi，Xinjiang 830017，China）

Abstract：An underwater image enhancement algorithm based on guided filtering and wavelet transform is proposed to solve the problem of low contrast and extremely fuzzy visual effect in underwater environment.Wavelet transform is applied to the basic part to equalize the generated low-frequency image with limited contrast histogram. The high-frequency part is enhanced with improved logarithmic function， and then the processed high-frequency part is transformed with inverse wavelet transform.The gain calculation is carried out in detail.Finally， the processed basic part and the detail part are weighted and fused， and then the fused image is balanced with limited contrast histogram to obtain the target image.

Key words：wavelet transform;à trous algorithm; guided filtering; histogram equalization; image fusion

光在水下傳播的過程中會逐漸衰減，這會造成圖像背景的模糊，而水下環境中有各種生物、懸浮物等，在成像過程中會造成干擾，即便是人造光源也無法躲避，這些因素會影響圖像的清晰度。可見，使水下圖像清晰化是很有必要的。近年來基于Retinex理論的圖像增強技術[1-3]得到了很多學者的研究并提出了許多改進算法。如同態濾波Retinex算法、非線性濾波Retinex等[4]。如此多的Retinex算法處理的圖像在質量上有了一定的提高，但是仍沒能很好地消除在對圖像中高對比度區域的照度進行估計時出現的較大誤差，從而產生光暈的現象，導致圖像邊緣細節不清晰，影響圖像的質量，為后期圖像的分割等處理增加負擔。對此，提出了一種融合引導濾波和小波變換方法的水下圖像增強算法，該算法有效的減弱了光暈現象，保留了圖像的邊緣細節信息，提高了圖像的質量。

1 圖像à trous算法

在此用到二進小波變換算法為 à trous算法。但要注意，此處的à trous 算法是在Mallat提出的二進小波變換的à trous算法上的改進[5]。它的基本思想沒有發生改變。

à trous 算法分解公式：

3 增強處理

3.1 低頻部分處理

對數變換是非線性變換[7，8]，是將原圖像中灰度值較窄的部分映射到較寬的灰度區間，同時將較寬的部分區間映射為范圍較窄的灰度區間，從而拉伸了暗像素的值，壓縮了高灰度的值，使得圖像中的細節部分得到增強。使用改進的對數函數，其形式如下：

f′x，y=log21+vfx，ylog2v+1（9）

其中，fx，y為輸入圖像，f′x，y為輸出圖像，v為常數，v=30。

3.2 細節部分處理

細節部分主要包含圖像大量的邊緣信息，對細節部分像素的灰度值進行增益計算，可突出圖像的邊緣特征。數學表達式如下：

f′x，y=a*fx，y? （10）

其中，fx，y為輸入圖像，f′x，y為輸出圖像，a為常數，實驗中a=10。

4 圖像融合

對處理過的基礎部分和細節部分進行加權融合[8，9]，融合公式如下：

Fx，y=mf1x，y+1-mf2x，y （11）

其中，Fx，y是融合后的圖像，f1x，y是處理后的基礎部分，f2x，y是處理后的細節部分，m是控制系數，實驗中m=0.6。

5 實驗過程與分析

實驗平臺是MATLAB R2016a，實驗對象為兩組222x296大小、jpg格式的水下圖像。實驗步驟如下：

1）使用引導濾波將原始圖像分為基礎部分和細節部分;

2）將小波變換應用于基礎部分，產生的低頻圖像使用限制對比度直方圖均衡處理，三個高頻部分分別使用改進的對數函數增強;

3）處理后的高低頻部分進行小波逆變換，得到重構的基礎部分;

4）對細節部分進行增益計算;

5）最后將處理后的基礎部分和細節部分選擇合適的權重，進行加權融合;

6）對融合圖像進行限制對比度自適應直方圖均衡，得到目標圖像。

將實驗結果f與文獻7，文獻8，文獻9，文獻10方法的實驗結果進行了比較，并從主觀和客觀方面進行驗證。

5.1 主觀評價

1）對于圖1，文獻7方法的實驗結果圖人物整體亮度沒有得到有效提高，人影較模糊，非常不利于肉眼觀察。文獻8方法的實驗結果圖整體亮度有了一定的提高，但圖像的邊緣不夠清晰，尤其是圖像右邊部分存在嚴重失真，信息缺失較嚴重。文獻9的實驗結果失真情況較輕，圖像的右邊部分存在亮度不均勻的現象，人的腿部也不清晰，非常不利于后期的圖像研究。文獻10圖像右邊部分亮度較高，并且人物邊緣不夠光滑，沒有達到人眼的舒適度，同樣不利于后期的圖像分析。本方法的結果圖亮度均勻，適合人眼觀測，而且人物的輪廓比較清晰，圖像包含很多細節信息，特別是圖像中人的腿部信息可以看到，失真較少。

2）對于圖2，文獻7方法的實驗結果整體亮度沒有得到提高，人影不夠清晰，且不利于人眼觀察。文獻8方法的實驗結果失真情況非常嚴重，信息丟失嚴重。文獻9與文獻10的實驗結果整體亮度不均勻，邊緣輪廓不清晰，圖像左上方的人左腳處模糊，右邊人頭部過亮，部分細節信息不夠突出，不利于人眼觀測。本方法的實驗結果中，左上方的人左腳處很清晰，右邊人頭部細節很明顯，總體輪廓較清晰，光照較均勻，包含的細節信息較多。

5.2 客觀評價

為了進一步驗證所提算法的有效性，選取了信息熵、峰值信噪比做出客觀的評價，如表1、表2所示。

6 結 論

為了改善水下圖像的視覺效果，提出了一種融合引導濾波和小波變換的水下圖像增強算法。該算法在突出感知重要內容的邊緣信息時，可抑制平滑區域中的高頻噪聲，為黑暗處的細節提供銳利的邊緣，使圖像的光照度均勻化，便于圖像的后期分析。但實際應用中還會有惡劣的環境，如渾濁的背景下小目標與背景灰度接近，二者難以區分，或者圖像存在顏色失真情況，因此所提算法處理這類圖像，可能會存在一定的缺陷，還需進一步研究。

參考文獻

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