CN113012065A - 融合暗通道与全局直方图拉伸的水下图像色彩恢复方法 - Google Patents

融合暗通道与全局直方图拉伸的水下图像色彩恢复方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了融合暗通道与全局直方图拉伸的水下图像色彩恢复方法，包括如下步骤：采集水下图像，进行相关预处理形成标准RGB图像；对彩色图像进行暗通道建模；对RGB图像进行直方图拉伸建模；寻找图像中参与拉伸的像素阈值；结合暗通道和自然图像色彩分布原理，确定直方图拉伸参数；进行直方图拉伸，对形成的图像进行再次进行色彩均衡。根据本发明能够有效地对水下图像进行色彩恢复，提升后续图像研究的效率。本发明能够应用到水下摄影、无人船避障、水文环境研究等多种场景，具有巨大的实用意义。

Description

融合暗通道与全局直方图拉伸的水下图像色彩恢复方法
技术领域
本发明涉及一种水下图像色彩恢复技术，更具体的说，涉及融合暗通道与全局直方图拉伸的水下图像色彩恢复方法。
背景技术
水下图像色彩暗淡单调，远不如自然图像那么色彩丰富，其直方图分布在相对较低范围，特征不明显。水下图像与水上的自然图像相比更加复杂，主要原因有两个方面：一个是水下环境和水的浑浊度，另一个是水对光的吸收、散射和反射。目前对水下图像的增强恢复的方法主要可以分为两大类：一类是基于物理的方法，根据水下图像的背景色到处水的固有光学性质，通过考虑光在水介质中传播的基本物理原理来增强水下图像，如Zhao等人(Zhao,Xinwei,Tao Jin,and Song Qu."Deriving inherent optical properties frombackground color and underwater image enhancement."Ocean Engineering 94(2015):163-172.)提出从背景颜色和水下图像增强中获得固有的光学特性。但这种方法对图像色彩的恢复不够理想；另一种是基于图像的方法，基于波长补偿的算法可以补偿光沿传播路径的衰减以及可能存在的人工光源的影响，基于色彩调整的方法能够有效提高水下图像的色彩平衡，如Chani等人(Ghani,Ahmad Shahrizan Abdul,and Nor Ashidi MatIsa."Underwater image quality enhancement through integrated color model withRayleigh distribution."Applied soft computing 27(2015):219-230.)提出的结合瑞利分布的彩色模型增强水下图像质量的方法，虽然能够有效提高水下图像的色彩平衡，但需要消耗大量计算资源和较长的计算时间。
解决水下图像色彩恢复问题有着重大的现实意义，例如水下摄影，无人艇避障，水文检测等。基于此，提出一种高效的水下图像色彩恢复方法，在取得十分理想的色彩恢复结果的同时，减小了计算的复杂度和时间。
发明内容
本发明的目的旨在解决现有水下图像色彩恢复问题。
本发明至少通过如下技术方案之一实现。
融合暗通道与全局直方图拉伸的水下图像色彩恢复方法，包括以下步骤：
(1)采集水下图像，进行相关预处理形成标准RGB图像；
(2)对彩色图像进行暗通道模型建模；
(3)对标准RGB图像进行直方图拉伸模型建模；
(4)寻找图像中参与拉伸的像素阈值；
(5)确定直方图拉伸模型的参数；
(6)进行直方图拉伸，对形成的图像进行再次进行色彩均衡。
优选的，步骤(1)中，采用的高斯滤波G和中值滤波M非线性结合的方式进行降噪的预处理。
优选的，步骤(2)中采用的暗通道模型如下：
Ic(x)＝Jc(x)tc(x)+(1-tc(x))Bc
Figure BDA0002973760650000021
Figure BDA0002973760650000022
其中，c表示图像的通道，从R、G、B三个中进行取值；Ic(x)表示像素点x去雾后通道c的值，Jc(x)表示输入图像通道c的值，tc(x)表示通道c的折射率，Bc表示通道c的大气光值；Ω(x)表示滑动窗口，d(x)是像素x在通道c上，按照指定窗口滑动时得到的整体相关最小值；ω是经验调节参数；λc是通道补偿参数。优选的，所述暗通道模型中通道补偿参数λc按照如下方式确定：
Figure BDA0002973760650000031
优选的，步骤(3)中，采用的直方图拉伸模型如下：
Figure BDA0002973760650000032
其中
Figure BDA0002973760650000033
分别是输出图像通道c上的图层、输入图像通道c上的图层；
Figure BDA0002973760650000034
Figure BDA0002973760650000035
是图像通道c图层上自动调整的上下限参数，上阈值
Figure BDA0002973760650000036
下阈值
Figure BDA0002973760650000037
是在输入图像通道c图层中两个参与图像拉伸的阈值。
优选的，在通道c中，对每个像素点x的像素值vc(x)进行递增排序，得到index(vc(x))，按如下方式得到参与拉伸的像素阈值
Figure BDA0002973760650000038
Figure BDA0002973760650000039
Figure BDA00029737606500000310
其中n是像素总个数，xi表示像素点，vc(xi)表示像素xi的像素值。
优选的，所述直方图拉伸模型的通过结合暗通道模型、灰度世界算法(Gray-world)的假设、以及像素值分布函数拟合确定。
优选的，步骤(5)中，结合暗通道模型和灰度世界算法(Gray-world)确定直方图拉伸模型中的自动调整参数
Figure BDA00029737606500000311
利用灰度世界算法(Gray-world)假设自然色彩图像，RGB三个通道的像素值归一化后的平均值应该趋于一致，且都应该接近p，即：
Ravg≈Gavg≈Bavg≈p
引入参数kc：
Figure BDA0002973760650000041
其中kc表示水下图像离一幅自然图像在各个通道上的差距，avgc是图像在通道c上的像素值的平均值，取通道c的平均折射率为tc＝avg{tc(x)}，则
Figure BDA0002973760650000042
Figure BDA0002973760650000043
其中，Ic表示像素点x去雾后通道c的值。
优选的，所述像素值分布函数是利用瑞利分布(Rayleigh Distribution)RDc模拟图像通道c中像素值分布规律：
Figure BDA0002973760650000044
其中ac是瑞利分布的控制参数，x是像素点，再结合分布情况，确定步骤(5)中直方图拉伸模型中的自动调整参数
Figure BDA0002973760650000045
优选的，步骤(6)中，利用直方图拉伸对前述步骤得到的图像进行色彩均衡，此时采用的拉伸函数如下：
Figure BDA0002973760650000046
本发明至少通过如下技术方案之一实现。
与现有的技术相比，本发明的有益效果为：
能够更好地针对水下图像不同颜色的图像，解决水下图像色彩恢复问题有着重大的现实意义。
附图说明
图1为实施例的一种融合暗通道与全局直方图拉伸的水下图像色彩恢复方法流程示意图；
图2为实施例采用本发明方法实现前的原图；
图3为实施例采用本发明方法实现后的结果图；
图4为实例采用本发明方法实现前的原图像的直方图；
图5为实例采用本发明方法后色彩恢复图像的直方图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不限定本发明。
如图1所示，融合暗通道与全局直方图拉伸的水下图像色彩恢复方法，包括以下步骤：
(1)采集水下图像，如图2所示，进行相关预处理形成标准RGB图像，具体的实现方法如下，使用高斯滤波G和中值滤波M非线性结合来对图像进行降噪处理；二维高斯分布是如下形式：
Figure BDA0002973760650000051
其中，x、y是两个独立的二维随机变量，σ为标准差；但由于在图像中，每个像素之间的距离只能为整数，所以大小为(2k+1)×(2k+1)的高斯滤波器核的生成方程式：
Figure BDA0002973760650000052
其中，1≤i,j≤(2k+1)；i,j表示像素距离，k表示卷积核大小；σ为标准差。作为另一个实施例，采用的高斯卷积核可以是如下k＝5，σ＝1的高斯卷积核：
Figure BDA0002973760650000061
中值滤波的生成方式：
M＝Median{Iin(x1+i,2+j)|0≤i,j≤k}
其中，1≤i,j≤(2k+1)，像素点x在图像中的位置(x1,x2)；Iin是是输入像素值；最后通过方程式：
Figure BDA0002973760650000062
得到降噪处理的输出值Y。
作为另一个实施例，本步骤所述的预处理方法包括但不限于筛选、放缩、裁剪、降噪等图像处理中常用的预处理方法。
(2)对彩色图像进行暗通道建模，采用的暗通道模型如下：
Ic(x)＝Jc(x)tc(x)+(1-tc(x))Bc
其中，c表示图像的通道，从R、G、B三个中进行取值；Ic(x)表示像素点x去雾后通道c的值，Jc(x)表示输入图像通道c的值，tc(x)表示通道c的折射率，Bc表示通道c的大气光值；对于这个模型，两边同时除以Bc(x)，可以得到：
Figure BDA0002973760650000063
假设图像在某个窗口Ω(x)内滑动，在Jc(x)上应用暗通道的先验，会得到如下结果中间结果
Figure BDA0002973760650000064
Figure BDA0002973760650000071
Ic(y)表示像素点y去雾后通道c的值，进一步平滑
Figure BDA0002973760650000072
加入参数ω，普通模型会取如下tc(x)：
Figure BDA0002973760650000073
但由于水下光的传播与空气中光的传播有着明显的差异，而且水对各种光波的折射、衰减是完全不同的，于是引入像素x在通道c上，按照指定窗口滑动时得到的整体相关最小值d(x)：
Figure BDA0002973760650000074
注意，d(x)不随通道c的变化而变化；为了结合水下光线传播规律引入了λc，λc是于波长有关的调节参数，具体取值如下：
Figure BDA0002973760650000075
这样更能结合各种光线在水中传播衰减的规律，大部分波段的光在水下传播时都会受到强烈的吸收而衰减，只有波长在480±30nm波段的蓝绿光在水中的吸收衰减系数最小，穿透能力最强，这也是为什么深水呈碧蓝色的原因；
最后，得到：
Figure BDA0002973760650000076
其中，为了增加模型的鲁棒性，引入经验调节参数ω，用来平滑和控制最终的结果
(3)对RGB图像进行直方图拉伸建模；图4原图像的直方图；一般图像采用的直方图拉伸模型是：
Figure BDA0002973760650000081
其中，p0是输出图像的像素值，pi是输入图像的像素值，g、b是图像中像素值最小值和最小值，f、d是用来拉伸的参数，一般被设置为255和0。但在本发明中采用的直方图拉伸建模如下：
Figure BDA0002973760650000082
其中
Figure BDA0002973760650000083
分别是输出图像通道c上的图层、输入图像通道c上的图层；
Figure BDA0002973760650000084
Figure BDA0002973760650000085
是图像通道c图层上自动调整的上下限参数，上阈值
Figure BDA0002973760650000086
下阈值
Figure BDA0002973760650000087
是在输入图像通道c图层中两个参与图像拉伸的阈值。
(4)寻找图像中参与拉伸的像素阈值；具体的实现如下，在通道c中，对每个像素点x的像素值vc(x)进行递增排序，得到index(vc(x))，按如下方式得到参与拉伸的像素阈值
Figure BDA0002973760650000088
Figure BDA0002973760650000089
Figure BDA00029737606500000810
其中n是像素总个数xi表示像素点，vc(xi)表示像素xi的像素值。
(5)结合暗通道、Gray-world算法的假设、以及像素值分布函数拟合，确定直方图拉伸参数；具体的实现需要分为两步：确定Amax和Amin。
确定Amax的方法如下，GW假说认为，一个自然图像是色彩丰富且柔和的，RGB三个通道的像素值的平均值应该满足下式：
Figure BDA0002973760650000091
其中，v(R),v(G),v(B)分别表示R、G、B三个通道上像素值的总和，n表示图像像素点总个数。
对上式进行归一化后的平均值应该趋于一致，且都应该接近0.5，即：
Ravg≈Gavg≈Bavg≈0.5
其中Ravg,Gavg,Bavg分别表示图层R,G,B上像素值的均值。
但实际的水下图像往往色彩分布并不均衡，所以为了使得图像色彩恢复效果更好，引入参入kc：
Figure BDA0002973760650000092
kc表示水下图像离一幅完美的自然图像在各个通道上的差距，其中avgc是图像在通道c上的像素值的平均值。
进一步，取通道c的平均折射率为tc＝avg{tc(x)}便有了
Figure BDA0002973760650000093
Figure BDA0002973760650000094
确定Amin的方法如下，图像通道c上的像素值直方图形成的曲线服从瑞利分布：
Figure BDA0002973760650000095
其中ac是分布的控制参数。瑞利分布多用于描述独立二维分量的统计信息，图像像素再两个方向上的分布呈独立的，均值相同的高斯分布，所以可以用瑞利分布来进行模拟。
瑞利分布的的方差σc为：
Figure BDA0002973760650000101
进一步，结合分布的方差和控制参数，可以得到
Figure BDA0002973760650000102
Amin＝ac-σc。
(6)进行直方图拉伸，对形成的图像进行再次进行色彩均衡。在获得初步直方图拉伸结果后，可以采用如下拉伸函数：
Figure BDA0002973760650000103
其中
Figure BDA0002973760650000104
是输出图像通道c上的图层，
Figure BDA0002973760650000105
是前述步骤已经取得的各图层图像，
Figure BDA0002973760650000106
是前述步骤已经取得的参数。
这样能够使得图像更清晰自然。如图3和图5，采用本发明方法后色彩恢复图像的直方图。
作为另一个实施例，也可以采用如下拉伸函数：
Figure BDA0002973760650000107
作为另一个实施例，本步骤所述的色彩再均衡过程包括但不限于：平滑、放缩、对调整对比度、调整饱和度等常规色彩均衡程。
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅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做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。

Claims (10)

1.融合暗通道与全局直方图拉伸的水下图像色彩恢复方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)采集水下图像，进行相关预处理形成标准RGB图像；
(2)对彩色图像进行暗通道模型建模；
(3)对标准RGB图像进行直方图拉伸模型建模；
(4)寻找图像中参与拉伸的像素阈值；
(5)确定直方图拉伸模型的参数；
(6)进行直方图拉伸，对形成的图像进行再次进行色彩均衡。
2.如权利要求1所述的融合暗通道与全局直方图拉伸的水下图像色彩恢复方法，其特征在于，步骤(1)中，采用的高斯滤波G和中值滤波M非线性结合的方式进行降噪的预处理。
3.如权利要求2所述的融合暗通道与全局直方图拉伸的水下图像色彩恢复方法，其特征在于，步骤(2)中采用的暗通道模型如下：
Ic(x)＝Jc(x)tc(x)+(1-tc(x))Bc
Figure FDA0002973760640000011
Figure FDA0002973760640000012
其中，c表示图像的通道，从R、G、B三个中进行取值；Ic(x)表示像素点x去雾后通道c的值，Jc(x)表示输入图像通道c的值，tc(x)表示通道c的折射率，Bc表示通道c的大气光值；Ω(x)表示滑动窗口，d(x)是像素x在通道c上，按照指定窗口滑动时得到的整体相关最小值；ω是经验调节参数；λc是通道补偿参数。
4.如权利要求3所述的融合暗通道与全局直方图拉伸的水下图像色彩恢复方法，其特征在于，所述暗通道模型中通道补偿参数λc按照如下方式确定：
Figure FDA0002973760640000021
5.如权利要求4所述的融合暗通道与全局直方图拉伸的水下图像色彩恢复方法，其特征在于，步骤(3)中，采用的直方图拉伸模型如下：
Figure FDA0002973760640000022
其中
Figure FDA0002973760640000023
分别是输出图像通道c上的图层、输入图像通道c上的图层；
Figure FDA0002973760640000024
Figure FDA0002973760640000025
是图像通道c图层上自动调整的上下限参数，上阈值
Figure FDA0002973760640000026
下阈值
Figure FDA0002973760640000027
是在输入图像通道c图层中两个参与图像拉伸的阈值。
6.如权利要求5所述的融合暗通道与全局直方图拉伸的水下图像色彩恢复方法，其特征在于，在通道c中，对每个像素点x的像素值vc(x)进行递增排序，得到index(vc(x))，按如下方式得到参与拉伸的像素阈值
Figure FDA0002973760640000028
Figure FDA0002973760640000029
Figure FDA00029737606400000210
其中n是像素总个数，xi表示像素点，vc(xi)表示像素xi的像素值。
7.如权利要求6所述的融合暗通道与全局直方图拉伸的水下图像色彩恢复方法，其特征在于，所述直方图拉伸模型的通过结合暗通道模型、灰度世界算法(Gray-world)的假设、以及像素值分布函数拟合确定。
8.如权利要求7所述的融合暗通道与全局直方图拉伸的水下图像色彩恢复方法，其特征在于，步骤(5)中，结合暗通道模型和灰度世界算法(Gray-world)确定直方图拉伸模型中的自动调整参数
Figure FDA0002973760640000031
利用灰度世界算法(Gray-world)假设自然色彩图像，RGB三个通道的像素值归一化后的平均值应该趋于一致，且都应该接近p，即：
Ravg≈Gavg≈Bavg≈p
引入参数kc：
Figure FDA0002973760640000032
其中kc表示水下图像离一幅自然图像在各个通道上的差距，avgc是图像在通道c上的像素值的平均值，取通道c的平均折射率为tc＝avg{tc(x)}，则
Figure FDA0002973760640000033
Figure FDA0002973760640000034
其中，Ic表示像素点x去雾后通道c的值。
9.如权利要求8所述的融合暗通道与全局直方图拉伸的水下图像色彩恢复方法，其特征在于，所述像素值分布函数是利用瑞利分布(Rayleigh Distribution)RDc模拟图像通道c中像素值分布规律：
Figure FDA0002973760640000035
其中ac是瑞利分布的控制参数，x是像素点，再结合分布情况，确定步骤(5)中直方图拉伸模型中的自动调整参数
Figure FDA0002973760640000036
10.如权利要求9所述的融合暗通道与全局直方图拉伸的水下图像色彩恢复方法，其特征在于，步骤(6)中，利用直方图拉伸对前述步骤得到的图像进行色彩均衡，此时采用的拉伸函数如下：
Figure FDA0002973760640000037
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