一种基于各向异性颜色通道衰减差异的水下图像增强方法

1.本发明涉及图像处理的技术领域，具体是涉及一种基于各向异性颜色通道衰减差异的水下图像增强方法。


背景技术：

2.受复杂的水下环境的影响，水下图像经常出现低对比度，细节模糊和颜色失真等问题，因此对水下图像的增强具有重大的研究意义。光在水下传播时，由与吸收和散射的作用会产生衰减。在浑浊或深水域捕获的水下图像各个通道之间的衰减程度差异较大。he、伽马变换等算法虽然能够有效提高灰度图像细节，但是在校正时，并没有考虑颜色通道的衰减差异性，增强效果不是很好。


技术实现要素：

3.发明目的：针对以上缺点，本发明提供一种基于各向异性颜色通道衰减差异的水下图像增强方法，考虑光在水下衰减的差异，能够有效提高增强水下图像的亮度和对比度，具有很好的鲁棒性。
4.技术方案：为解决上述问题，本发明采用一种基于各向异性颜色通道衰减差异的水下图像增强方法，具体包括以下步骤：
5.(1)针对原始图像的像素进行归一化处理；提取原始图像的r、g、b三个颜色通道，分别计算每个颜色通道的总像素值、均值和方差；
6.(2)根据各个颜色通道的均值和方差判断是否存在符合条件的颜色通道；所述的条件如下：
7.f＝diff((μ
λ-2σ
λ
),(μ
λ
2σ
λ
))
8.f≥3/4
9.μ
λ
》1/2
10.式中，μ
λ
表示为各个颜色通道对应的均值；σ
λ
表示为各个颜色通道对应的方差；λ∈{r,g,b}；
11.若三个颜色通道中存在一个满足条件的通道，以该符合条件通道作为基准图像，针对剩余两个颜色通道中的每个像素值分别采用自适应伽马变换函数进行校正，校正后获取剩余两个颜色通道的增强图像；
12.若三个颜色通道中存在两个或者两个以上满足条件的通道，随机选取一个符合条件通道作为基准图像，针对剩余两个颜色通道中的每个像素值分别采用自适应伽马变换函数进行校正，校正后获取剩余两个颜色通道的增强图像；
13.若三个颜色通道均不存在满足条件的通道，则选取总像素值最大的通道作为基准图像，设置变化后的伽马校正公式，针对剩余两个颜色通道中的每个像素值分别采用变化后的伽马校正公式进行校正，校正后获取剩余两个颜色通道的增强图像；
14.(3)联合基准图像和剩余两个颜色通道的增强图像形成最终的增强图像。
15.进一步的，步骤(2)中所述的自适应伽马变换函数为：
16.若颜色通道的均值小于或等于1/2，则选用如下公式进行校正：
17.i
enh
(x,y)＝αi
γ
(x,y) βi(x,y)
18.式中，i
enh
表示增强后的图像，i表示原始图像，x和y均表示通道像素的具体位置；α和β均表示加权系数，γ表示为伽马变换的指数，具体数值为基准图像和需校正的颜色通道的均值差；
19.若颜色通道的均值大于1/2，则选用如下公式进行校正：
[0020][0021]
式中，式中，表示基准图像的总像素值；s
λ
′
表示需校正的颜色通道的总像素值。
[0022]
进一步的，步骤(2)中所述的变化后的伽马校正公式为：
[0023]ienh
(x,y)＝i
γ
(x,y)
[0024]
式中，i
enh
表示增强后的图像，i表示原始图像，x和y均表示图像像素的具体位置；γ
′
表示为伽马变换的指数，具体数值为：
[0025][0026]
进一步的，步骤(1)中归一化处理具体是指将各个颜色通道的图像像素值从区间[0,255]归一化到[0,1]的范围内。
[0027]
进一步的，步骤(1)中计算各个颜色通道的总像素值、均值、方差的计算公式分别为：
[0028][0029][0030][0031]
式中，s
λ
表示λ通道的总像素值；μ
λ
表示λ通道的均值，σ
λ
表示λ通道的方差；m表示为原始图像i的行数，n表示为原始图像i的列数，i表示为原始图像i的第i行，j表示为原始图像i的第j列；i
norλ
(i,j)表示λ通道第i行第j列归一化的像素值。
[0032]
进一步的，步骤(3)中联合基准图像和剩余两个颜色通道的增强图像形成最终的增强图像之前需要对基准图像和剩余两个颜色通道的增强图像进行逆归一化处理。
[0033]
此外，本发明还提供一种计算机设备，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计算机程序时实现上述方法的步骤。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
[0034]
有益效果：本发明所述基于各向异性颜色通道衰减差异的水下图像增强方法相对
于现有技术，其显著优点是：与现有水下图像增强算法相比，该算法能够自适应的对水下图像进行调整，通过考虑各个通道衰减的差异性，准确地增强图像，提高图像的亮度和对比度。
附图说明
[0035]
图1所示为本发明所述方法的流程图；
[0036]
图2所示为原始图像和本发明增强图像的对比图；图2(a)所示为原始水下图像；图2(b)所示为本发明实施例增强后图像。
具体实施方式
[0037]
下面结合附图对本发明的技术方案进一步说明。
[0038]
如图1所示，本发明公开的一种基于各向异性颜色通道衰减差异的水下图像增强方法，具体包括以下步骤：
[0039]
步骤一、针对原始图像的图像像素进行归一化处理，自原始图像中提取r、g、b三个颜色通道，分别计算每个颜色通道的总像素值、均值和方差；
[0040]
(1)假设原始图像i的行数和列数分别是m、n，即：
[0041]
i＝{(i,j)|1≤i≤m,1≤j≤n}
[0042]
(2)对原始图像i进行归一化的处理，即将图像的像素值归一化到[0,1]范围内：
[0043][0044]
式中，a表示原始图像中最小的像素值，b表示原始图像中最大的像素值。
[0045]
(3)分别计算出原始图像中r通道、g通道、b通道的总像素值，公式为：
[0046][0047]
式中，i表示为原始图像i的第i行，j表示为原始图像i的第j列；i
norλ
(i,j)表示λ通道第i行第j列归一化的像素值。
[0048]
从中挑选出s
λ
的最大值所在的颜色通道λ
mid
，λ
mid
∈{r,g,b}，即：
[0049][0050]
(4)分别计算出原始图像中r通道、g通道、b通道的均值和方差，公式为：
[0051][0052][0053]
步骤二、根据各个颜色通道的均值和方差判断该通道图像的对比度和亮度，进而设置相应的判别条件；再依据判别结果选择基准图像，对非基准图像进行增强。
[0054]
(1)结合切比雪夫不等式和高对比度图像的直方图特征设置如下判别条件，具体公式为：
[0055][0056]
f＝diff((μ
λ-2σ
λ
),(μ
λ
2σ
λ
))
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0057]
其中，l、h和o分别表示满足相应条件的通道图像；
[0058]
根据式(2)可知，f值越小，则表示通道图像的像素分布越集中，通道图像的对比度越低；σ的值小表明通道图像的对比度不显著，μ
λ
的值小表明通道图像的像素大多集中分布在区间[0,0.5]的范围内，即通道图像的亮度偏低。假设若有1/3的像素位于平均数2个标准差范围内，则通道图像具有较低的对比度；假设μ
λ
的值在[0,0.5]之间时通道图像的亮度偏低。因此，通道图像l的对比度小且亮度偏低，通道图像h有较高的对比度且亮度偏高。
[0059]
(2)根据上述判别条件，选取高对比度和高亮度的通道图像h所对应的颜色通道λ作为基准图像，该颜色通道记作λh，λh∈{r，g，b}。
[0060]
(2.1)若满足条件：f≥3/4∪μ
λ
＞0.5的颜色通道仅有一个，即λh仅为一个颜色通道；则剩余的两个颜色通道分别记作λ
′1、λ
′2，λ
′1∈{{r，g，b}-{λh}}、λ
′2∈{{r，g，b}-{λh}}。选取颜色通道λh作为基准图像；针对剩余两个颜色通道λ
′1、λ
′2，进一步判定各个颜色通道的均值是否小于或等于1/2。
[0061]
若颜色通道的均值小于或等于1/2，表明该通道图像亮度偏暗，但对比度不低，或者该通道图像亮度偏暗且对比度偏低，选用如下公式(3)分别对剩余两个颜色通道λ
′1、λ
′2进行校正：
[0062]ienh
(x，y)＝αi
γ
(x，y) βi(x，y)
ꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0063]
式中，λ
′
对应选择λ
′1、λ
′2；α和β均表示加权系数，α＝β＝0.5；i
enh
表示增强后的图像，i表示原始图像，x和y均表示通道像素的具体位置；
[0064]
若颜色通道的均值大于1/2，表明通道图像不暗，但对比度偏低，则选用如下公式(4)进行校正：
[0065][0066]
式中，式中，表示基准图像的总像素值；s
λ
′
表示颜色通道λ
′
的总像素值，λ
′
对应选择λ
′1、λ
′2。
[0067]
(2.2)若满足条件：f≥3/4∪μ
λ
＞0.5的颜色通道有两个或者两个以上，即λh为两个或者两个以上的一个颜色通道，则从中任意选择一个颜色通道作为基准图像，则剩余的两个颜色通道分别记作λ
′1、λ
′2；
[0068]
进一步判定各个颜色通道的均值是否小于或等于1/2，若颜色通道的均值小于或等于1/2，选用上述公式(3)分别对剩余两个颜色通道λ
′1、λ
′2进行校正：若颜色通道的均值大于1/2，则选用上述公式(4)进行校正。
[0069]
(3)根据上述判别条件，若选取不到高对比度和高亮度的通道图像h，即三个颜色通道均不满足条件：f≥3/4∪μ
λ
＞0.5，则根据步骤一中获取的s
λ
的最大值所在的颜色通道λ
mid
作为基准图像，剩余两个颜色通道记为λ
′1、λ
′2，λ
′1∈{{r，g，b}-{λ
mid
}}、λ
′2∈{{r，g，
b}-{λ
mid
}}；选用如下公式(5)、(6)分别对剩余两个颜色通道λ
′1、λ
′2进行校正：
[0070]ienh
(x，y)＝i
γ
′
(x，y)
ꢀꢀ
(5)
[0071][0072]
式中，λ
′
对应选择λ
′1、λ
′2。
[0073]
步骤三、对基准图像和剩余两个颜色通道的增强图像进行逆归一化处理，即把像素值乘以255并向下取整，再联合基准图像和剩余两个颜色通道的增强图像形成最终的增强图像。
[0074]
如图2所示，2(a)为原始图像，图2(b)为利用本发明所述图像增强方法对原始图像进行处理后得到的增强图像；根据两个图像的对比明显能看出采用本方法增强后的图像较原始图像相比，增强后的图像的亮度和对比度有明显的提高。
[0075]
此外，本发明还提供一种计算机设备，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计算机程序时实现上述方法的步骤。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。