改進(jìn)的同態(tài)濾波與多尺度融合的水下圖像增強(qiáng)

楊亞絨,李恒,趙磊,王海瑞

(昆明理工大學(xué) 信息工程與自動化學(xué)院,昆明 650500)

目前,人類仍在不斷地探索海洋世界,海洋資源蘊(yùn)藏著豐富的生物、礦產(chǎn)和能源等,因此人們可以充分地利用海洋資源,而捕獲水下圖像是獲取海洋信息的關(guān)鍵,如何獲得優(yōu)質(zhì)的水下圖像成為一個重要問題。水下成像不同于普通成像,圖像因光強(qiáng)隨水深的變化而出現(xiàn)不同程度的色彩異常、細(xì)節(jié)模糊、低對比差等問題[1],這嚴(yán)重影響了重要信息的準(zhǔn)確獲取。

圖像復(fù)原和圖像增強(qiáng)是水下圖像清晰化的主要方法[2]。前者建立了水下成像退化模型,對退化圖像根據(jù)此模型進(jìn)行逆求解,以獲得復(fù)原圖像;后者則根據(jù)實(shí)際需求對圖像信息進(jìn)行增強(qiáng),改善原始圖像中模糊的地方。近年來,國內(nèi)外學(xué)者對水下圖像處理進(jìn)行了深入研究,取得了一定的成績,但還存在一些弊端。圖像復(fù)原方法有Pan等[3]提出一個多尺度迭代框架去除散射,再采用白平衡算法去除色偏,最后把圖像轉(zhuǎn)換到NSCT域去除噪聲并進(jìn)行邊緣增強(qiáng),該算法可以提高圖像的視覺效果,但不能有效地去除深海區(qū)域的藍(lán)色背景。He等[4]提出尋找暗通道中最亮的像素作為背景光強(qiáng)度的單幅圖像去霧算法,該算法可以有效地改善大氣霧化圖像,但不適用于水下圖像處理。Galdran等[5]對成像模型的紅色通道進(jìn)行了改進(jìn),該算法提高了圖像的可見度,但未能改善圖像細(xì)節(jié)信息。水下圖像增強(qiáng)大致分3類,分別是Retinex、直方圖和圖像融合[6]?！?br>