CN110717869B - 一种水下浑浊图像清晰化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供的是一种水下浑浊图像清晰化方法。(1)获取水下浑浊图像；(2)结合局部区域熵信息统计，估计出背景光A∞；(3)结合平均梯度和图像保真度，设计估计局部区域透射率r的代价函数ffinal(t(x))；(4)利用原图的高斯高通滤波图像灰度值梯度强度作为权值，改进加权最小二乘保边滤波算法，得到细化透射率t(x)；(5)设计图像自适应调节因子μ，利用得到最终图像增强的图像，I表示相机采集的图片。获得增强后的水下图像，有效地去除水下浑浊，使场景更加清晰。
Description
技术领域
本发明涉及的是一种水下图像增强方法，具体地说是一种水下浑浊图像清晰化方法。
背景技术
水下机器人技术得到大力发展，其中，作为重要感知手段的视觉感知也相应有很高的要求。然而，由于水下水对光源的吸收、散射和噪声等影响，水下视觉技术被大大的限制。图像增强的效果会大大影响后续识别、检测操作的效果。因此，对水下图像进行快速实时的增强，去除模糊，增强视觉分辨率有十分重要的意义。
已有的通过模型增强水下图像的方法常常需要借助先验信息，增加了复杂程度，限制了其适用范围。
发明内容
本发明的目的在于提供一种不依赖于先验信息、能够实现水下浑浊图像增强的水下浑浊图像清晰化方法。
本发明的目的是这样实现的：
(1)获取水下浑浊图像；
(2)结合局部区域熵信息统计，估计出背景光A∞；
(3)结合平均梯度和图像保真度，设计估计局部区域透射率r的代价函数ffinal(t(x))；
(4)利用原图的高斯高通滤波图像灰度值梯度强度作为权值，改进加权最小二乘保边滤波算法，得到细化透射率t(x)；
(5)设计图像自适应调节因子μ，利用得到最终图像增强的图像，I表示相机采集的图片。
本发明还可以包括：
1.所述的水下散射模型为：其中，J0表示增强后的图像，I表示相机采集的图片，A∞表示背景光，t(x)表示透射率。
2.所述的结合局部区域熵信息统计，估计出背景光A∞具体包括：所述熵信息为：其中，i表示灰度强度，P(i)表示该局部区块内具有强度i的像素个数，估计算背景光A∞具体过程为：将一幅水下图像划分成大小相等互不重叠的局部区块，分别计算各个区块的熵值，取熵值低的20％背景光作为候选区域，求出出现频率最高的灰度即为背景光的估计A∞。
3.所述的得到细化透射率t(x)的具体过程为：利用透射率代价函数ffinal(r)＝fgradient(r)·ffidelity(r)得到最终局部射率估计公式：r＝argmax(ffinal(r))，最终进行图像中每部分局部透射率的估计，得到透射率估计t(x)，fgradient(r)为局部区域梯度，ffidelity(r)为保真度，其中，M、N分别表示区域图像的宽度和高度，/>分别表示复原后图像x方向和y方向的梯度，r为图像中的某个局部区域；/>其中，δ(p)表示在透射率r条件下，局部区域p内没有失真的像素比。
4.所述的改进加权最小二乘保边滤波算法，得到细化透射率t(x)，具体包括：利用公式进行透射率细化，式中，t为细化后的透射率，/>为未细化的透射率，λ为细化程度的调节因子，wx(g)、wy(g)分别为对原图高斯高频滤波后图像得x方向和y向的梯度值。
5.所述的设计图像自适应调节因子μ具体包括：统计出增强后的图像J0中失真像素的个数，计算出相对于原始图像像素个数的失真比，即为图像自适应调节因子μ。
本发明提供了一种水下浑浊图像清晰化方法，同时不依赖于先验信息的通过散射模型估计模型中的参数，实现水下浑浊图像增强。
本发明具有以下技术成果：
1、利用本设计水下浑浊图像清晰化方法，可以在无需人为提供先验信息条件下，进行水下浑浊图像清晰化。
2、通过本设计提出的IWLS方法，可以利用局部区域熵统计估计水下浑浊图像背景光。
3、利用本设计可以通过结合平均梯度和逼真度获取寻优透射率代价函数。
4、本设计可以通过改加权最小二乘保边滤波器，细化图像的透射率。
5、利用本设计可以根据图像自适应的调节因子，对图像复原公式进行优化，获得更好的水下浑浊图像清晰化效果。
附图说明
图1为本发明水下浑浊图像清晰化的流程图；
图2为水下浑浊图像原图；
图3为水下浑浊图像透射率估算图；
图4为水下浑浊图像透射率细化图；
图5为最终水下浑浊图像清晰化图。
具体实施方式
下面举例对本发明做更详细的描述。
本发明是一种基于散射模型的无先验信息水下浑浊图像增强方法，执行流程如图1所示，主要包括：
步骤一：获取待处理水下浑浊图像。将图像划分成大小为35*35互不重叠的局部区块，通过熵分析估计背景光。分别计算各个区块的熵值，取熵值较低的20％背景光作为候选区域，求出出现频率最高的灰度即可作为背景光估计A∞。
步骤二：估算透射率：通过r＝argmax(ffinal(r))估算每个局部区块的透射率，将所有的局部区块r组成透射率t(x)，如图3。
步骤三：利用IWLS细化透射率t(x)，如图4。
步骤四：通过增强公式，得到增强图像J0，再求出自适应调节因子μ，利用/>得到最终增强图像Jfinal，如图5。
上述步骤中还可以包括如下具体内容：
1、还包括利用局部区域熵信息统计，估计出背景光A∞，熵信息公式为：其中，i表示灰度强度，P(i)表示该局部区块内具有强度i的像素个数。估计算背景光A∞具体过程为：对背景光A∞的估计中将一幅水下图像划分成大小相等互不重叠的局部区块，这里局部区块大小取35*35。分别计算各个区块的熵值，取熵值较低的20％背景光作为候选区域，求出出现频率最高的灰度即可作为背景光的估计A∞。
2、还包括利用利用图像局部区域梯度fgradient(r)和保真度ffidelity(r)估算图像透射率t(x)，具体过程为：将图像划分成大小相等互不重叠的局部区块，利用局部区域梯度fgradient(r)和保真度ffidelity(r)代价函数：其中，M、N分别表示区域图像的宽度和高度，/>分别表示复原后图像x方向和y方向的梯度，r为图像中的某个局部区域。/>其中，δ(p)表示在透射率r条件下，局部区域p内没有失真的像素比。利用定义的透射率代价函数ffinal(r)＝fgradient(r)·ffidelity(r)可到到最终局部射率估计公式：r＝argmax(ffinal(r))，最终进行图像中每部分局部透射率的估计，得到透射率估计t(x)。
3、还包括透射率细化的方法IWLS，具体过程为：利用公式进行透射率细化，式中，t为细化后的透射率，/>为未细化的透射率，λ为细化程度的调节因子，wx(g)、wy(g)分别为对原图高斯高频滤波后图像得x方向和y向的梯度值。
4、还包括图像复原自适应调节，具体过程为：通过增强公式，得到复原图像J0，统计出J0中失真像素的个数，计算出相对于原始图像像素个数的失真比，即为图像自适应调节因子μ。得到最终图像增强公式:/>完成水下浑浊图像增强。
Claims (4)
1.一种水下浑浊图像清晰化方法，其特征是：
(1)获取水下浑浊图像；
(2)结合局部区域熵信息统计，估计出背景光A∞；
(3)结合平均梯度和图像保真度，设计估计局部区域透射率r的代价函数ffinal(t(x))；
(4)利用原图的高斯高通滤波图像灰度值梯度强度作为权值，改进加权最小二乘保边滤波算法，得到细化透射率t(x)；
所述的得到细化透射率t(x)的具体过程为：利用透射率代价函数ffinal(r)＝fgradient(r)·ffidelity(r)得到最终局部射率估计公式：r＝argmax(ffinal(r))，最终进行图像中每部分局部透射率的估计，得到透射率估计t(x)，fgradient(r)为局部区域梯度，ffidelity(r)为保真度，其中，M、N分别表示区域图像的宽度和高度，/>分别表示复原后图像x方向和y方向的梯度，r为图像中的某个局部区域；/>其中，δ(p)表示在透射率r条件下，局部区域p内没有失真的像素比；
所述的改进加权最小二乘保边滤波算法，得到细化透射率t(x)，具体包括：利用公式进行透射率细化，式中，t为细化后的透射率，/>为未细化的透射率，λ为细化程度的调节因子，wx(g)、wy(g)分别为对原图高斯高频滤波后图像得x方向和y向的梯度值；
(5)设计图像自适应调节因子μ，利用得到最终图像增强的图像，I表示相机采集的图片。
2.根据权利要求1所述的水下浑浊图像清晰化方法，其特征是：水下散射模型为：其中，J0表示增强后的图像，I表示相机采集的图片，A∞表示背景光，t(x)表示透射率。
3.根据权利要求2所述的水下浑浊图像清晰化方法，其特征是所述的结合局部区域熵信息统计，估计出背景光A∞具体包括：所述熵信息为：其中，i表示灰度强度，P(i)表示该局部区域内具有强度i的像素个数，估计算背景光A∞具体过程为：将一幅水下图像划分成大小相等互不重叠的局部区块，分别计算各个区域的熵值，取熵值低的20％背景光作为候选区域，求出出现频率最高的灰度即为背景光的估计A∞。
4.根据权利要求3所述的水下浑浊图像清晰化方法，其特征是所述的设计图像自适应调节因子μ具体包括：统计出增强后的图像J0中失真像素的个数，计算出相对于原始图像像素个数的失真比，即为图像自适应调节因子μ。
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