一种利用前景模型的水下图像增强算法

发布时间：2018-02-14 06:33

  本文关键词： 水下图像 图像增强 图像模糊 颜色失真　出处：《小型微型计算机系统》2017年12期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：在水下图像成像过程中,由于水体对光线的选择性吸收和光的散射作用,水下图像经常出现颜色失真以及图像模糊,传统的去雾算法和简单的色彩校正用于水下图像时效果欠佳.根据先去除图像模糊后去除颜色失真的思路,结合人们对水下图像的认知,本文提出了一种基于前景模型的水下图像增强方法.利用光在水中的衰减特性,根据各颜色通道衰减系数之间的关系修正通道增益,提出适用于水下图像的色彩校正方法.另外,改进的背景光估计方法可以有效的避免水下图像出现过曝光.主观和客观的实验结果均表明,该方法在增强图像对比度和提升清晰度方面效果良好,有效的解决了图像模糊和颜色失真的问题.
[Abstract]:In the process of underwater image imaging, due to the selective absorption of light and scattering of light by water, underwater images often appear color distortion and image blur. The traditional de-fogging algorithm and simple color correction are not effective when used in underwater image. According to the idea of removing image blur and then removing color distortion, combined with people's cognition of underwater image, In this paper, a method of underwater image enhancement based on foreground model is proposed. Using the attenuation characteristic of light in water, the channel gain is corrected according to the relationship between the attenuation coefficients of each color channel. A color correction method suitable for underwater images is proposed. In addition, the improved background light estimation method can effectively avoid over-exposure of underwater images. Both subjective and objective experimental results show that, This method has good effect in enhancing image contrast and sharpness, and effectively solves the problems of image blur and color distortion.
【作者单位】： 天津大学电子信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61372145)资助 天津大学自主创新基金项目(2015XZC-0005)资助
【分类号】：TP391.41

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 李斯娜;;图像增强基本理论综述[J];价值工程;2010年19期

2 黄世国;耿国华;;一种非线性逆扩散图像增强算法[J];计算机应用;2006年08期

3 吴笑松;李明;;数字乳腺图像增强的应用和比较[J];CT理论与应用研究;2006年04期

4 都安平;赵永强;潘泉;张惠娟;;基于偏振特征的图像增强算法[J];计算机测量与控制;2007年01期

5 黄世国;耿国华;;一种前后向复扩散图像增强算法[J];小型微型计算机系统;2007年03期

6 李鸿燕;郝润芳;马建芬;王华奎;;基于独立分量分析的图像增强[J];弹箭与制导学报;2007年05期

7 史卉萍;耿国华;周明全;董建民;;基于模糊集的图像增强[J];微计算机信息;2008年24期

8 Barry E.Mapen;代永平;;波域中的图像增强[J];现代显示;2008年09期

9 高洁;张倩;潘巍;;对九区域图像增强算法的改进研究[J];首都师范大学学报(自然科学版);2009年S1期

10 韩涛;闫成新;;一种基于局部复杂度的水下图像增强方法[J];现代制造工程;2009年12期

相关会议论文 前10条

1 薛丽;王波涛;;基于形态学的运动员号码牌图像增强[A];第十九届测控、计量、仪器仪表学术年会(MCMI'2009)论文集[C];2009年

2 陈钳生;陈英;李润午;韦礼珍;;基于遗传优化的小波域印章图像增强研究[A];2007中国控制与决策学术年会论文集[C];2007年

3 张莹;王太勇;冷永刚;邓辉;;调参双稳系统图像增强应用初探[A];2008年全国振动工程及应用学术会议暨第十一届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2008年

4 李孟歆;金风;张颖;;一种新的图像增强混合方法研究[A];创新沈阳文集（A）[C];2009年

5 谢云;余江;裴以建;白宝丹;;基于小生境遗传算法的图像增强[A];2007'仪表，自动化及先进集成技术大会论文集（一）[C];2007年

6 卢汉明;高德俊;;基于多尺度变换相结合的图像增强算法[A];第二届“测绘科学前沿技术论坛”论文精选[C];2010年

7 张铁栋;秦再白;朱炜;;基于模糊算法的水声图像增强[A];第十二届全国图象图形学学术会议论文集[C];2005年

8 刘毅;高旭辉;;一种改进的夜视图像增强处理算法[A];2006年全国光电技术学术交流会会议文集（D 光电信息处理技术专题）[C];2006年

9 刘海华;高智勇;陈心浩;舒振宇;;基于形态学操作的图像增强方法(英文)[A];第二届和谐人机环境联合学术会议(HHME2006)——第15届中国多媒体学术会议(NCMT'06)论文集[C];2006年

10 赵建;;基于偏微分方程的非线性图像增强方法[A];第九届全国信息获取与处理学术会议论文集Ⅱ[C];2011年

相关博士学位论文 前10条

1 陈燕;工业X射线图像增强算法研究[D];中北大学;2016年

2 赵文达;基于变分法和偏微分方程的图像增强和融合方法研究[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2016年

3 云海姣;针对靶场图像增强算法的研究与实现[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2016年

4 侯国家;水下图像增强与目标识别算法研究[D];中国海洋大学;2015年

5 赵凡;基于偏微分方程的图像增强和分割方法研究[D];中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;2016年

6 许欣;图像增强若干理论方法与应用研究[D];南京理工大学;2010年

7 李艳梅;图像增强的相关技术及应用研究[D];电子科技大学;2013年

8 陈一平;图像增强及其在视觉跟踪中的应用[D];国防科学技术大学;2011年

9 孙飞飞;水下图像增强和复原方法研究[D];中国海洋大学;2011年

10 潘天工;面向PACS系统的图像增强和图像加密算法研究[D];哈尔滨理工大学;2014年

相关硕士学位论文 前10条

1 许文君;灰度图像多尺度对比度增强电路设计与实现[D];南京理工大学;2015年

2 陈萌;多重虚拟曝光夜视图像对比度增强算法研究[D];西南科技大学;2015年

3 孔壮;雾天图像增强方法研究及FPGA实现[D];电子科技大学;2015年

4 赵雨;基于加权红—黑小波变换的DR图像增强方法研究[D];南方医科大学;2015年

5 阿依古力·吾布力;基于剪切波和NSST变换的图像增强算法研究[D];新疆大学;2015年

6 楼彬彬;基于模式分解的医学图像增强方法的研究与实现[D];东北大学;2013年

7 王冲;基于视网膜机制的图像增强算法研究[D];电子科技大学;2015年

8 魏生峰;基于模糊数学理论的医学影像增强应用研究[D];电子科技大学;2014年

9 石鑫;运动模糊雾霾图像增强算法研究[D];东北大学;2013年

10 钱晟;基于Retinex理论的图像增强算法的应用研究[D];北京工业大学;2015年

，

本文编号：1510091