CN104766284A - 水下彩色模糊图像的复原方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种水下彩色模糊图像的复原方法，包括：采用中值滤波的方法实现图像的光照均匀化操作；依据暗原色先验理论建立水下光学图像成像模型I(x,y)＝J(x，y)t(x，y)+A(1-t(x，y))；通过自适应求解水体光强A，利用双边滤波法求解水体透射率t(x,y)，将A和t(x,y)代入水下光学图像成像模型，得到去模糊图像t₀为水体透射率下限值；最后对去模糊图像的每个颜色通道直方图分析的基础上，对每个通道的中间灰度区进行量化处理。本发明可以很好的去除由于水体吸收和颗粒物散射作用引起的图像的模糊，很好的去除水体颜色对于图像本身颜色的干扰。

Description

水下彩色模糊图像的复原方法

技术领域

本发明涉及一种水下彩色模糊图像的复原方法，属于图像处理技术领域。

背景技术

水下图像亮度的主要特点:人工光源发出的光中心处亮度最强同时以径向逐渐减弱，反映到图像上就是背景灰度分布不均；同时由于水下成像过程中水中颗粒物对光的散射作用以及水体对于光的吸收作用，使水下图像照度不均匀和整体模糊的特性。为获得光照均匀的水下彩色图像先对其亮度分量进行亮度均匀化。

现有技术中提出了一种暗原色先验理论，暗原色通常存在于阴影、黑色以及颜色鲜艳的物体中，比如红色的花朵，其绿色和蓝色分量亮度会很低，所以也会有暗原色。因此每个局部区域R、G、B三通道中都可能存在颜色很低的像素值，这个统计规律称之为暗原色先验(Dark Channel Prior),暗原色先验本身不具有亮度或亮度很低，但由于水体散射光的作用使其在成像时候具有一定的亮度。尤其在颗粒物散射比较强烈的时候，通过水下降质图像暗原色的估计可以估算水下降质图像模糊程度，再根据模糊程度进行相应的数学运算去除模糊现象暗原色先验理论应用与水下图像可以很好的去除散射导致图像的模糊，同时并不会使模糊水下图像丢失过多的细节信息。

目前水下光学成像清晰化方法主要分为三大类：第一类是对光的散射作用进行补偿处理的方法。此类方法可以提高水下图像的对比度和视觉观感，以及去除水体散射作用导致的图像模糊等；第二类是对水下图像进行颜色校正处理，此类方法重在处理水下图像颜色变化问题；第三类主要利用图像融合的方法，该方法采用多种不同方法对水下图像增强，然后取一定的系数对几幅图像进行融合以达到增强图像的目的。这些方法虽然取得很好的复原效果，但是都需要考虑水下环境的影响算法复杂度高，同时并没有完全复原降质的水下图像。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种水下彩色模糊图像的复原方法，不仅能够均匀图像光照，同时可以去除图像模糊，平衡图像色彩。

为达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：水下彩色模糊图像的复原方法，包括如下步骤：

步骤一：读取一副水下彩色模糊图像λ(x,y)，并对其进行光照均匀化操作；

步骤二：依据暗原色先验理论建立水下光学图像成像模型：I(x,y)＝J(x,y)t(x,y)+A(1-t(x,y))，其中：I(x,y)为光照均匀化后的图像，J(x,y)为复原后的去模糊图像，A为水下光强，t(x,y)水体透射率；

步骤三：分别对水下光强A和水体透射率t(x,y)进行求解，并代入步骤二所述的水下光学图像成像模型，求得复原后的去模糊图像其中：t₀为水体透射率下限值；

步骤四：分别计算出J(x,y)三个通道的直方图，并依据直方图分别计算出三通道图像的暗区饱和区，中间灰度区以及亮区饱和区，依据如下函数对中间灰度区进行截取拉伸：

$\left\{\begin{array}{c}\begin{array}{ccc}\mathrm{if}& J(x,y)<V_{\min },& J{(x,y)}_{\mathrm{out}}=V_{\min };\end{array}\\ \begin{array}{ccc}\mathrm{if}& J(x,y)>V_{\max },& J{(x,y)}_{\mathrm{out}}=V_{\max };\end{array}\\ \begin{array}{cc}\mathrm{else}& J{(x,y)}_{\mathrm{out}}=\frac{255*(J(x,y)-V_{\min })}{V_{\max }-V_{\text{min}}}\text{;}\end{array}\end{array}\right.$

式中：V_max表示中间灰度区的灰度值上边界，V_min表示中间灰度区的灰度值下边界，实现复原后的去模糊图像的颜色校正和恢复。

步骤一所述的光照均匀化操作是采用中值滤波的方式实现的，即光照均匀化后的图像其中：为λ(x,y)中值滤波后得到的图像，k为常数。

步骤三中水下光强A的求解方法如下：

比较光照均匀化后图像I(x,y)的每个像素R、G、B三通道的最小值，得到暗原色图像记为I^dark(x,y)，同时对I^dark(x,y)进行最小值滤波操作得到原图像λ(x,y)的暗通道J^dark(x,y)；

计算J^dark(x,y)灰度值中较大的0.05％*N个像素点的像素值的统计平均值，作为水体光强A：

首先计算J^dark(x,y)的直方图hist，然后自右向左累加直方图hist得到histsum；

如果histsum大于0.05％*N，获取此处的直方图横坐标值h，其中N为J^dark(x,y)像素值总数；

在h～255区间计算J^dark(x,y)像素值的统计平均值，即

步骤三中水体透射率t(x,y)的求解方法如下：

对I^dark(x,y)进行双边滤波操作，水体透射率其中常数w＝0.8。

步骤四中中间灰度区的灰度值上边界V_max和中间灰度区的灰度值下边界V_min的求解方法如下：

从J(x,y)三个通道的直方图确定各通道中间灰度区的范围，先判断是否发生负向或正向饱和：

当通道没有发生负向饱和时，也没有发生正向饱和时，在累积直方图中得到相应的灰度值下界值V_min和灰度上界值V_max；

当发生负向饱和但没有发生正向饱和时，从灰度级bin＝1开始累加计算累积直方图，并在累积直方图中得到相应的灰度值下界值V_min和灰度上界值V_max；

当发生正向饱和但未发生负向饱和时，从左到右开始累加至灰度级bin＝254,同时在累积直方图中得到相应的灰度值下界值V_min和灰度上界值V_max；

当发生正向饱和也发生负向饱和时，从灰度级bin＝1开始累加至bin＝254,同时在累积直方图中得到相应的灰度值下界值V_min和灰度上界值V_max。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明根据水下成像特点，建立水下光学成像模型，将水下图像光照均匀化、去模糊和颜色平衡的方法相结合，提出一种暗原色先验和基于通道直方图量化颜色校正算法相结合的新方法，进行水下彩色图像的增强，算法实现简单有效，实用性强；既能提高图像的对比度信息，又可以有效的补偿由于水体中光的衰减和颗粒物的散射作用引起的水下图像颜色失真情况，去除水体颜色对图像本身颜色的干扰，使水下彩色图像的清晰度和颜色的保真度得到明显提高。

附图说明

图1是本发明的操作流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

如图1所示，水下彩色模糊图像的复原方法，包括如下步骤：

步骤一：读取一副水下彩色模糊图像λ(x,y)，采用中值滤波的方式对其进行光照均匀化操作，光照均匀化后的图像其中：为λ(x,y)中值滤波后得到的图像，k为常数，k＝0.6。

步骤二：依据暗原色先验理论建立水下光学图像成像模型：I(x,y)＝J(x,y)t(x,y)+A(1-t(x,y))，其中：I(x,y)为光照均匀化后的图像，J(x,y)为复原后的去模糊图像，A为水下光强，t(x,y)水体透射率；

步骤三：分别对水下光强A和水体透射率t(x,y)进行求解：

Step301：为避免传统暗原色先验中取亮度最大像素值是水中过亮的区域而导致错误的水体光强A，本发明取暗通道中灰度值较大的0.05％*N个像素的平均值作为水体光强，相比取单一的最大值点更加准确。水下光强A的具体求解方法如下：

301-1:比较光照均匀化后图像I(x,y)的每个像素R、G、B三通道的最小值，得到暗原色图像记为I^dark(x,y)，同时对I^dark(x,y)进行最小值滤波操作得到原图像λ(x,y)的暗通道J^dark(x,y)；

301-2:计算J^dark(x,y)灰度值中较大的0.05％*N个像素点的像素值的统计平均值，作为水体光强A：

首先计算J^dark(x,y)的直方图hist，然后自右向左累加直方图hist得到histsum；

如果histsum大于0.05％*N，获取此处的直方图横坐标值h，其中N为J^dark(x,y)像素值总数；

在h～255区间计算J^dark(x,y)像素值的统计平均值，即

Step302：水体透射率t(x,y)利用双边滤波器(Bilateral Filter)来计算，具体求解方法如下：

对I^dark(x,y)进行双边滤波操作，水体透射率其中，w为接近于1的常数，不仅能够保持复原图像的深度感，且能够克服使用Soft Matting对初始透射图t(x,y)作优化处理得到的t(x,y)会出现较明显的方块，掩盖图像原本的边缘信息，导致增强后的图像在水体中光强突变时出现光晕现象。此处w＝0.8。

Step303：将步骤301求出的水下光强A和步骤302求出的水体投射率t(x,y)代入步骤二中的水下光学图像成像模型，求得复原后的去模糊图像其中：t₀为水体透射率下限值，t₀取0.1。

步骤四：分别计算出J(x,y)三个通道的直方图，并依据直方图分别计算出三通道图像的暗区饱和区，中间灰度区以及亮区饱和区，依据如下函数对中间灰度区进行截取拉伸：

$\left\{\begin{array}{c}\begin{array}{ccc}\mathrm{if}& J(x,y)<V_{\min },& J{(x,y)}_{\mathrm{out}}=V_{\min };\end{array}\\ \begin{array}{ccc}\mathrm{if}& J(x,y)>V_{\max },& J{(x,y)}_{\mathrm{out}}=V_{\max };\end{array}\\ \begin{array}{cc}\mathrm{else}& J{(x,y)}_{\mathrm{out}}=\frac{255*(J(x,y)-V_{\min })}{V_{\max }-V_{\text{min}}}\text{;}\end{array}\end{array}\right.$

式中：V_max表示中间灰度区的灰度值上边界，V_min表示中间灰度区的灰度值下边界，实现复原后的去模糊图像的颜色校正和恢复。

在光学成像中，如果物体的反射光线很亮或者很暗，就会超过成像设备的感光能力，当亮度很低时，灰度值变为0，如果灰度值为0的像素数超过总像素数的1％时，定义为负向饱和，当亮度过高，灰度值变为255，如果灰度值为255的像素数超过总像素数的1％时，定义为正向饱和，由于在整幅图像中，较亮的区域和较暗的区域灰度值会发生畸变，不能很好的反应物体本来的亮度，所以将每个通道分为暗区饱和区、中间灰度区和亮区饱和区三个区域。

步骤四中中间灰度区的灰度值上边界V_max和中间灰度区的灰度值下边界V_min的求解方法如下：

从J(x,y)三个通道的直方图确定各通道中间灰度区的范围，先判断是否发生负向或正向饱和：

当通道没有发生负向饱和时，也没有发生正向饱和时，在累积直方图中得到相应的灰度值下界值V_min和灰度上界值V_max；

当发生负向饱和但没有发生正向饱和时，从灰度级bin＝1开始累加计算累积直方图，并在累积直方图中得到相应的灰度值下界值V_min和灰度上界值V_max；

当发生正向饱和但未发生负向饱和时，从左到右开始累加至灰度级bin＝254,同时在累积直方图中得到相应的灰度值下界值V_min和灰度上界值V_max；

当发生正向饱和也发生负向饱和时，从灰度级bin＝1开始累加至bin＝254,同时在累积直方图中得到相应的灰度值下界值V_min和灰度上界值V_max。

经仿真测试，对于图像整体偏色严重、对比度很低，基本观察不到目标本身颜色的图像，采用本发明方法处理后，不仅能够均匀图像光照，同时可以去除图像模糊，平衡图像色彩。处理后的图像看起来色彩明亮，清晰度高，光照均匀，更加符合人眼视觉特性。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.水下彩色模糊图像的复原方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：读取一副水下彩色模糊图像λ(x,y)，并对其进行光照均匀化操作；

步骤二：依据暗原色先验理论建立水下光学图像成像模型：I(x,y)＝J(x,y)t(x,y)+A(1-t(x,y))，其中：I(x,y)为光照均匀化后的图像，J(x,y)为复原后的去模糊图像，A为水下光强，t(x,y)水体透射率；

步骤三：分别对水下光强A和水体透射率t(x,y)进行求解，并代入步骤二所述的水下光学图像成像模型，求得复原后的去模糊图像其中：t₀为水体透射率下限值；

步骤四：分别计算出J(x,y)三个通道的直方图，并依据直方图分别计算出三通道图像的暗区饱和区，中间灰度区以及亮区饱和区，依据如下函数对中间灰度区进行截取拉伸：

$\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{if\; J}(x,y)<V_{\min },& J{(x,y)}_{\mathrm{out}}=V_{\min };\\ \mathrm{if\; J}(x,y)>V_{\max },& J{(x,y)}_{\mathrm{out}}=V_{\max };\\ \mathrm{else}& J{(x,y)}_{\mathrm{out}}=\frac{255*(J(x,y)-V_{\min })}{V_{\max }-V_{\min }};\end{array}\right.$

式中：V_max表示中间灰度区的灰度值上边界，V_min表示中间灰度区的灰度值下边界，实现复原后的去模糊图像的颜色校正和恢复。

2.根据权利要求1所述的水下彩色模糊图像的复原方法，其特征在于，步骤一所述的光照均匀化操作是采用中值滤波的方式实现的，即光照均匀化后的图像 $I(x,y)=k(\mathrm{\&lambda;}(x,y)-\mathrm{\&lambda;}(\tilde{x},y))+\mathrm{\&lambda;}(\tilde{x},y),$ 其中：为I(x,y)中值滤波后得到的图像，k为常数。

3.根据权利要求1所述的水下彩色模糊图像的复原方法，其特征在于，步骤三中水下光强A的求解方法如下：

比较光照均匀化后图像I(x,y)的每个像素R、G、B三通道的最小值，得到暗原色图像记为I^dark(x,y)，同时对I^dark(x,y)进行最小值滤波操作得到原图像λ(x,y)的暗通道J^dark(x,y)；

计算J^dark(x,y)灰度值中较大的0.05％*N个像素点的像素值的统计平均值，作为水体光强A：

首先计算J^dark(x,y)的直方图hist，然后自右向左累加直方图hist得到histsum；

如果histsum大于0.05％*N，获取此处的直方图横坐标值h，其中N为J^dark(x,y)像素值总数；

在h～255区间计算J^dark(x,y)像素值的统计平均值，即

4.根据权利要求3所述的水下彩色模糊图像的复原方法，其特征在于，步骤三中水体透射率t(x,y)的求解方法如下：

对I^dark(x,y)进行双边滤波操作，水体透射率其中常数w＝0.8。

5.根据权利要求1所述的水下彩色模糊图像的复原方法，其特征在于，步骤四中中间灰度区的灰度值上边界V_max和中间灰度区的灰度值下边界V_min的求解方法如下：

从J(x,y)三个通道的直方图确定各通道中间灰度区的范围，先判断是否发生负向或正向饱和：

当通道没有发生负向饱和时，也没有发生正向饱和时，在累积直方图中得到相应的灰度值下界值V_min和灰度上界值V_max；

当发生负向饱和但没有发生正向饱和时，从灰度级bin＝1开始累加计算累积直方图，并在累积直方图中得到相应的灰度值下界值V_min和灰度上界值V_max；

当发生正向饱和但未发生负向饱和时，从左到右开始累加至灰度级bin＝254,同时在累积直方图中得到相应的灰度值下界值V_min和灰度上界值V_max；

当发生正向饱和也发生负向饱和时，从灰度级bin＝1开始累加至bin＝254,同时在累积直方图中得到相应的灰度值下界值V_min和灰度上界值V_max。