CN110992242A - 一种消除透明图片水波纹的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供一种消除透明图片水波纹的方法和装置，该方法包括：获取RGBA32图片中的Alpha信息图片和RGB信息图片，提取所述Alpha信息图片对应像素点的Alpha值，以及所述RGB信息图片对应像素点的RGB分量；基于所述RGB分量和所述Alpha值得到第一RGB图片；对所述第一RGB图片进行误差扩散处理，得到第二RGB图片；基于所述第二RGB图片对应的RGB分量和所述Alpha值得到第三RGB图片；合并所述第三RGB图片和所述Alpha信息图片，得到消除透明图片水波纹的目标图片。可以有效解决RGBA32格式图片显示到RGB555或者RGB565等低位深显示设备带来的水波纹现象。
Description
技术领域
本发明实施例涉及图片处理技术领域，尤其涉及一种消除透明图片水波纹的方法和装置。
背景技术
目前嵌入式显示设备，尤其是单MCU(Microcontroller Unit，微控制单元)驱动的显示设备，由于FrameBuffer资源限制，大多数以RGB565或者RGB555作为显示FrameBuffer。而设计人员输入的不带透明的图片一般是RGB888格式的图片、带透明度的图片一般是RGBA32格式的图片。当图片带有光晕等色阶渐变的效果时，在显示到RGB565的设备上的时候，会给用户呈现水波纹现象，给用户带来不好的视觉体验效果。
传统的误差扩散算法，可以改善不带透明的RGB888图片显示到RGB565或者RGB555设备时的渐变光晕效果。但是对于带有透明的RGBA32格式的图片，在经过与背景颜色Alpha混合后，显示到RGB565或者RGB555设备时，图片的渐变光晕仍然不会改善。
发明内容
本发明实施例提供一种消除透明图片水波纹的方法和装置，可以有效的弥补传统的误差扩散算法对RGBA32格式图片经过Alpha混合后的，显示到低位深显示设备上的盲区，从而解决RGBA32格式图片显示到RGB555或者RGB565等低位深显示设备带来的水波纹现象。
第一方面，本发明实施例提供一种消除透明图片水波纹的方法，其特征在于，包括：
获取RGBA32图片中的Alpha信息图片和RGB信息图片，提取所述Alpha信息图片对应像素点的Alpha值，以及所述RGB信息图片对应像素点的RGB分量；
基于所述RGB分量和所述Alpha值得到第一RGB图片；
对所述第一RGB图片进行误差扩散处理，得到第二RGB图片；
基于所述第二RGB图片对应的RGB分量和所述Alpha值得到第三RGB图片；
合并所述第三RGB图片和所述Alpha信息图片，得到消除透明图片水波纹的目标图片。
作为优选的，提取所述Alpha信息图片对应像素点的Alpha值，以及所述RGB信息图片对应像素点的RGB分量，具体包括：
循环遍历所述Alpha信息图片和所述RGB信息图片中的每个像素点，从所述Alpha信息图片中提取对应像素点的Alpha值，从所述RGB信息图片中提取对应像素点的RGB分量。
作为优选的，从所述Alpha信息图片中提取对应像素点的Alpha值后，还包括：
将所述Alpha值从0～255转换到0.0～1.0f范围内。
作为优选的，基于所述RGB分量和所述Alpha值得到第一RGB图片，具体包括：
将每个像素点的所述RGB分量分别乘以所述Alpha值，得到第一RGB图片。
作为优选的，对所述第一RGB图片进行误差扩散处理，得到第二RGB图片，具体包括：
基于误差扩散方法对所述第一RGB图片进行误差扩散处理，将第一RGB图片中的每个像素点的R、G、B分量从0～255的范围转换到0～32、0～64、0～32或者0～32、0～32、0～32；再将每个像素点的R、G、B分量左移补齐到0～255的范围，得到第二RGB图片。
作为优选的，基于所述第二RGB图片对应的RGB分量和所述Alpha值得到第三RGB图片，具体包括：
将所述第二RGB图片中每个像素点的R、G、B分量分别除以Alpha信息图片中对应像素点的Alpha值，得到第三RGB图片。
作为优选的，将所述第二RGB图片中每个像素点的R、G、B分量分别除以Alpha信息图片中对应像素点的Alpha值后，还包括：
对于除以Alpha值后超出0～255范围的值，截取0～255范围内的取值部分。
第二方面，本发明实施例提供一种消除透明图片水波纹的装置，包括：
初始化模块，用于获取RGBA32图片中的Alpha信息图片和RGB信息图片，提取所述Alpha信息图片对应像素点的Alpha值，以及所述RGB信息图片对应像素点的RGB分量；
RGB图片处理模块，用于基于所述RGB分量和所述Alpha值得到第一RGB图片；
对所述第一RGB图片进行误差扩散处理，得到第二RGB图片；
基于所述第二RGB图片对应的RGB分量和所述Alpha值得到第三RGB图片；
图片合并模块，用于合并所述第三RGB图片和所述Alpha信息图片，得到消除透明图片水波纹的目标图片。
第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明第一方面实施例所述消除透明图片水波纹的方法的步骤。
第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如本发明第一方面实施例所述消除透明图片水波纹的方法的步骤。
本发明实施例提供的一种消除透明图片水波纹的方法和装置，可以有效的弥补传统的误差扩散算法对RGBA32格式图片经过Alpha混合后的，显示到低位深显示设备上的盲区，从而解决RGBA32格式图片显示到RGB555或者RGB565等低位深显示设备带来的水波纹现象。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为根据本发明实施例的消除透明图片水波纹的方法流程框图；
图2为根据本发明实施例的消除透明图片水波纹的方法具体流程图；
图3为本发明实施例的电子设备结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
目前嵌入式显示设备，尤其是单MCU驱动的显示设备，由于FrameBuffer资源限制，大多数以RGB565或者RGB555作为显示FrameBuffer。而设计人员输入的不带透明的图片一般是RGB888格式的图片、带透明度的图片一般是RGBA32格式的图片。当图片带有光晕等色阶渐变的效果时，在显示到RGB565的设备上的时候，会给用户呈现水波纹现象，给用户带来不好的视觉体验效果。
传统的误差扩散算法，可以改善不带透明的RGB888图片显示到RGB565或者RGB555设备时的渐变光晕效果。但是对于带有透明的RGBA32格式的图片，在经过与背景颜色Alpha混合后，显示到RGB565或者RGB555设备时，图片的渐变光晕仍然不会改善。
因此，本发明通过将RGBA32图像信息剥离成两张独立的Alpha信息图片和RGB信息图片，分别从RGB图片和Alpha图片中提取对应像素点的信息，将RGB分量分别与Alpha(alpha需要转换到0.0～1.0f区间)相乘，得到新的RGB图片，Alpha图片保持不变，对新的RGB图片进行误差扩散算法处理，得到R’G’B’图片；再分别从R’G’B’图片和alpha图片提取对应像素点的R’、G’、B’值和alpha值，用alpha分别除R’、G’、B’值，得到R”、G”、B”；最后将Alpha图片与R”G”B”合并成新的像素点，组成新的图片；可以有效的弥补传统的误差扩散算法对RGBA32格式图片经过Alpha混合后的，显示到低位深显示设备上的盲区，从而解决RGBA32格式图片显示到RGB555或者RGB565等低位深显示设备带来的水波纹现象。以下将通过多个实施例进行展开说明和介绍。
本发明实施例提供一种消除透明图片水波纹的方法，如图1和图2中所示，包括但不限于以下步骤：
获取RGBA32图片中的Alpha信息图片和RGB信息图片，提取所述Alpha信息图片对应像素点的Alpha值，以及所述RGB信息图片对应像素点的RGB分量；
基于所述RGB分量和所述Alpha值得到第一RGB图片；
对所述第一RGB图片进行误差扩散处理，得到第二RGB图片；
基于所述第二RGB图片对应的RGB分量和所述Alpha值得到第三RGB图片；
合并所述第三RGB图片和所述Alpha信息图片，得到消除透明图片水波纹的目标图片。
在本实施例中，作为一种优选的实施方式，通过将RGBA32图像信息剥离成两张独立的Alpha信息图片和RGB信息图片，分别从RGB信息图片和Alpha信息图片中提取对应像素点的信息，将RGB分量分别与Alpha值(alpha需要转换到0.0～1.0f区间)相乘，得到新的RGB图片(即第一RGB图片)，Alpha信息图片保持不变；对新的RGB图片(即第一RGB图片)进行误差扩散算法处理，得到R’G’B’图片(即第二RGB图片)；再分别从R’G’B’图片和alpha信息图片提取对应像素点的R’、G’、B’值和alpha值，用alpha分别除R’、G’、B’值，得到R”、G”、B”(即第三RGB图片)；最后将Alpha信息图片与R”G”B”合并成新的像素点，组成新的图片；可以有效的弥补传统的误差扩散算法对RGBA32格式图片经过Alpha混合后的，显示到低位深显示设备上的盲区，从而解决RGBA32格式图片显示到RGB555或者RGB565等低位深显示设备带来的水波纹现象。
在上述实施例的基础上，作为一种优选的实施方式，提取所述Alpha信息图片对应像素点的Alpha值，以及所述RGB信息图片对应像素点的RGB分量，具体包括：
循环遍历所述Alpha信息图片和所述RGB信息图片中的每个像素点，从所述Alpha信息图片中提取对应像素点的Alpha值，从所述RGB信息图片中提取对应像素点的RGB分量。
RGBA是代表Red(红色)Green(绿色)Blue(蓝色)和Alpha的色彩空间。虽然它有的时候被描述为一个颜色空间，但是它其实仅仅是RGB模型的附加了额外的信息。alpha通道一般用作不透明度参数。如果一个像素的alpha通道数值为0％，那它就是完全透明的(也就是看不见的)，而数值为100％则意味着一个完全不透明的像素(传统的数字图像)。在0％和100％之间的值则使得像素可以透过背景显示出来，就像透过玻璃(半透明性)，这种效果是简单的二元透明性(透明或不透明)做不到的。它使数码合成变得容易。alpha通道值可以用百分比、整数或者像RGB参数那样用0到1的实数表示。
阿尔法通道(Alpha Channel)是指一张图片的透明和半透明度。例如：一个使用16位存储的图片，可能5位表示红色，5位表示绿色，5位表示蓝色，1位是阿尔法。在这种情况下，它要么表示透明要么不是。一个使用32位存储的图片，每8位表示红绿蓝，和阿尔法通道。在这种情况下，就不光可以表示透明还是不透明，阿尔法通道还可以表示256级的半透明度。
在新的或现有的Alpha通道中，可以将任意选区存储为蒙版。可以编辑Alpha通道，添加或删除其中的颜色，并且可为蒙版颜色和不透明度指定设置。通俗的说就是上图时作透明效果的。在计算机图形学领域，Alpha合成(英语：alpha compositing)是一种将图像与背景结合的过程，结合后可以产生部分透明或全透明的视觉效果。Alpha合成也叫阿尔法合成或透明合成。渲染图像时，通常会将目标图像中的多个子元素单独渲染，最后再把多张子元素的图片合成为单独的图像。
在本实施例中，对输入的RGBA32图片进行分量剥离，将每个像素的R、G、B、A分量分离成两部分：一部分是Alpha信息；另一部分是RGB颜色信息。经过分离后，得到两张图：1张只带Alpha信息的图片；和1张RGB(没有Alpha信息)信息的图片。
在上述实施例的基础上，作为一种优选的实施方式，从所述Alpha信息图片中提取对应像素点的Alpha值后，还包括：
将所述Alpha值从0～255转换到0.0～1.0f范围内，后缀f表示浮点数据类型。
在上述实施例的基础上，作为一种优选的实施方式，基于所述RGB分量和所述Alpha值得到第一RGB图片，具体包括：
将每个像素点的所述RGB分量分别乘以所述Alpha值，得到第一RGB图片。
具体的，在本实施例中，循环遍历图片中的每个像素，从Alpha信息图片中提取对应像素点的Alpha值，从RGB信息图片中对应像素点的RGB分量信息；然后对RGB分量分别乘以Alpha值(需要将Alpha值从0～255转换到0.0～1.0f范围内)，得到新的RGB图片(即第一RGB图片)。
在上述实施例的基础上，作为一种优选的实施方式，对所述第一RGB图片进行误差扩散处理，得到第二RGB图片，具体包括：
基于误差扩散方法对所述第一RGB图片进行误差扩散处理，将第一RGB图片中的每个像素点的R、G、B分量从0～255的范围转换到0～32、0～64、0～32或者0～32、0～32、0～32；再将每个像素点的R、G、B分量左移补齐到0～255的范围，得到第二RGB图片。
在本实施例中，具体的，利用误差扩散算法对新的RGB图片进行误差扩散算法处理，将RGB图片中的每个像素点的R、G、B分量从0～255的范围转换到R(0～32)、G(0～64)、B(0～32)(对应RGB565的显示设备)或者R(0～32)、G(0～32)、B(0～32)(对应RGB555的显示设备)，然后再将每个像素点的R、G、B分量左移(RGB565的R左移3位、G左移2位、B左移3位，RGB555的R、G、B分别左移3位)补齐到0～255的范围，得到新的RGB888的图片(即第二RGB图片)。
在上述实施例的基础上，作为一种优选的实施方式，基于所述第二RGB图片对应的RGB分量和所述Alpha值得到第三RGB图片，具体包括：
将所述第二RGB图片中每个像素点的R、G、B分量分别除以Alpha信息图片中对应像素点的Alpha值，得到第三RGB图片。
在本实施例中，具体的，对新的RGB888的图片中的每个像素点，R、G、B分量分别除以Alpha图片中对应像素点的Alpha值(同样的Alpha值需要从0～255转换到0.0～1.0f范围)，对于除以Alpha后超出0～255范围的值，截取0～255的部分，得到最新的RGB888的图片(即第三RGB图片)。
将最新的RGB888图片和Alpha图片进行合并，得到最新的RGBA32的图片。
如图2中所示，开始处理流程后，申请“图片宽度*size(int)*3”内存大小作为前一行图片产生的误差值error_data；遍历图片的高度，取出图片每一行的像素数据；定义interror[3]记录当前位置的前一个像素产生(R、G、B分量的)误差值；遍历图片的宽度，取出当前行的当前列的像素RGB值和Alpha值；将当前像素的R、G、B分量值乘以Alpha值，然后左移16位，加上来自于前一行的误差值，再加上来自前一各像素的误差值，记为C；将C右移16位，然后同0xF800(R和B是0xF800，G是0xFC00)求与后，除以Alpha值变成新的R、G、B分量，在于Alpha合并成新的32位像素值；再根据模板，更新前一行的误差error_data，和前一个像素的误差error；遍历图片的宽度结束，遍历图片的高度结束；最后结束处理流程。
第二方面，本发明实施例提供一种消除透明图片水波纹的装置，基于上述各实施例中所述的消除透明图片水波纹的方法，包括：
初始化模块，用于获取RGBA32图片中的Alpha信息图片和RGB信息图片，提取所述Alpha信息图片对应像素点的Alpha值，以及所述RGB信息图片对应像素点的RGB分量；
RGB图片处理模块，用于基于所述RGB分量和所述Alpha值得到第一RGB图片；
对所述第一RGB图片进行误差扩散处理，得到第二RGB图片；
基于所述第二RGB图片对应的RGB分量和所述Alpha值得到第三RGB图片；
图片合并模块，用于合并所述第三RGB图片和所述Alpha信息图片，得到消除透明图片水波纹的目标图片。
图3示例了一种电子设备结构示意图，如图3所示，该服务器可以包括：处理器(processor)810、通信接口(Communications Interface)820、存储器(memory)830和通信总线840，其中，处理器810，通信接口820，存储器830通过通信总线840完成相互间的通信。处理器810可以调用存储器830中的逻辑指令，以执行如下方法：
获取RGBA32图片中的Alpha信息图片和RGB信息图片，提取所述Alpha信息图片对应像素点的Alpha值，以及所述RGB信息图片对应像素点的RGB分量；
基于所述RGB分量和所述Alpha值得到第一RGB图片；
对所述第一RGB图片进行误差扩散处理，得到第二RGB图片；
基于所述第二RGB图片对应的RGB分量和所述Alpha值得到第三RGB图片；
合并所述第三RGB图片和所述Alpha信息图片，得到消除透明图片水波纹的目标图片。
此外，上述的存储器830中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如上述各实施例中所述消除透明图片水波纹的方法的步骤。例如包括：
获取RGBA32图片中的Alpha信息图片和RGB信息图片，提取所述Alpha信息图片对应像素点的Alpha值，以及所述RGB信息图片对应像素点的RGB分量；
基于所述RGB分量和所述Alpha值得到第一RGB图片；
对所述第一RGB图片进行误差扩散处理，得到第二RGB图片；
基于所述第二RGB图片对应的RGB分量和所述Alpha值得到第三RGB图片；
合并所述第三RGB图片和所述Alpha信息图片，得到消除透明图片水波纹的目标图片。
综上所述，本发明实施例提供的一种消除透明图片水波纹的方法和装置，通过将RGBA32图像信息剥离成两张独立的Alpha信息图片和RGB信息图片，分别从RGB信息图片和Alpha信息图片中提取对应像素点的信息，将RGB分量分别与Alpha值(alpha需要转换到0.0～1.0f区间)相乘，得到新的RGB图片(即第一RGB图片)，Alpha信息图片保持不变；对新的RGB图片(即第一RGB图片)进行误差扩散算法处理，得到R’G’B’图片(即第二RGB图片)；再分别从R’G’B’图片和alpha信息图片提取对应像素点的R’、G’、B’值和alpha值，用alpha分别除R’、G’、B’值，得到R”、G”、B”(即第三RGB图片)；最后将Alpha信息图片与R”G”B”合并成新的像素点，组成新的图片；可以有效的弥补传统的误差扩散算法对RGBA32格式图片经过Alpha混合后的，显示到低位深显示设备上的盲区，从而解决RGBA32格式图片显示到RGB555或者RGB565等低位深显示设备带来的水波纹现象。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种消除透明图片水波纹的方法，其特征在于，包括：
获取RGBA32图片中的Alpha信息图片和RGB信息图片，提取所述Alpha信息图片对应像素点的Alpha值，以及所述RGB信息图片对应像素点的RGB分量；
基于所述RGB分量和所述Alpha值得到第一RGB图片；
对所述第一RGB图片进行误差扩散处理，得到第二RGB图片；
基于所述第二RGB图片对应的RGB分量和所述Alpha值得到第三RGB图片；
合并所述第三RGB图片和所述Alpha信息图片，得到消除透明图片水波纹的目标图片。
2.根据权利要求1所述消除透明图片水波纹的方法，其特征在于，提取所述Alpha信息图片对应像素点的Alpha值，以及所述RGB信息图片对应像素点的RGB分量，具体包括：
循环遍历所述Alpha信息图片和所述RGB信息图片中的每个像素点，从所述Alpha信息图片中提取对应像素点的Alpha值，从所述RGB信息图片中提取对应像素点的RGB分量。
3.根据权利要求2所述消除透明图片水波纹的方法，其特征在于，从所述Alpha信息图片中提取对应像素点的Alpha值后，还包括：
将所述Alpha值从0～255转换到0.0～1.0f范围内。
4.根据权利要求1所述消除透明图片水波纹的方法，其特征在于，基于所述RGB分量和所述Alpha值得到第一RGB图片，具体包括：
将每个像素点的所述RGB分量分别乘以所述Alpha值，得到第一RGB图片。
5.根据权利要求1所述消除透明图片水波纹的方法，其特征在于，对所述第一RGB图片进行误差扩散处理，得到第二RGB图片，具体包括：
基于误差扩散方法对所述第一RGB图片进行误差扩散处理，将第一RGB图片中的每个像素点的R、G、B分量从0～255的范围转换到0～32、0～64、0～32或者0～32、0～32、0～32；再将每个像素点的R、G、B分量左移补齐到0～255的范围，得到第二RGB图片。
6.根据权利要求1所述消除透明图片水波纹的方法，其特征在于，基于所述第二RGB图片对应的RGB分量和所述Alpha值得到第三RGB图片，具体包括：
将所述第二RGB图片中每个像素点的R、G、B分量分别除以Alpha信息图片中对应像素点的Alpha值，得到第三RGB图片。
7.根据权利要求6所述消除透明图片水波纹的方法，其特征在于，将所述第二RGB图片中每个像素点的R、G、B分量分别除以Alpha信息图片中对应像素点的Alpha值后，还包括：
对于除以Alpha值后超出0～255范围的值，截取0～255范围内的取值部分。
8.一种消除透明图片水波纹的装置，其特征在于，包括：
初始化模块，用于获取RGBA32图片中的Alpha信息图片和RGB信息图片，提取所述Alpha信息图片对应像素点的Alpha值，以及所述RGB信息图片对应像素点的RGB分量；
RGB图片处理模块，用于基于所述RGB分量和所述Alpha值得到第一RGB图片；
对所述第一RGB图片进行误差扩散处理，得到第二RGB图片；
基于所述第二RGB图片对应的RGB分量和所述Alpha值得到第三RGB图片；
图片合并模块，用于合并所述第三RGB图片和所述Alpha信息图片，得到消除透明图片水波纹的目标图片。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述消除透明图片水波纹的方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述消除透明图片水波纹的方法的步骤。
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| CN112801925A (zh) * | 2021-01-12 | 2021-05-14 | 扬州大学 | 基于信息熵最大化消除水波纹影响的水下图像增强方法 |
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