基于图像融合的自适应水下图像增强方法研究
发布时间：2021-03-28 05:29
水下成像具有特殊性,光线在水中传播的过程会受到水介质中粒子以及杂质的吸收和散射等影响,这些影响会使得光线产生严重的衰减效果,导致直接在水下采集到的原始图像往往出现能见度差、细节模糊不清、色彩不真实、对比度低以及噪声过多等降质问题,这些问题都严重阻碍了对水下图像中有用信息的读取工作。本文为了解决上述问题,提出了一种基于图像融合的自适应水下图像增强方法,采取色彩校正、亮度提升、细节增强等步骤对原始降质水下图像进行处理,达到图像清晰化的目的。本文的主要工作内容如下:（1）针对水下图像普遍存在的色偏问题,采用基于色彩补偿的颜色校正方法对水下图像进行色偏的恢复处理,该方法可以很好地恢复水下退化图像的色彩偏差,且相比于其他传统白平衡方法效果更佳。（2）为了不对颜色校正后图像的颜色通道产生影响,将图像转换到LAB空间,采用自适应Gamma校正算法对亮度通道按照其不同的明暗特性进行自适应的调节,达到均衡与调节图像亮度的效果。（3）提出一种基于图像融合的自适应水下图像增强方法。首先将颜色校正后图像的亮度通道与Gamma校正后的亮度通道作为小波分解的输入图像,并提出对分解后得到的高频分量进行基于L2范数的...
【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校
【文章页数】：64 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．４是用ＤＣＰ方法处理的过程图与结果的对比图，其中图２．４?（ａ）是原始不清晰??的雾化图像；图２．４?（ｂ）是原始图像的暗通道图；２．４?（ｃ）为原始图像透射率图；２．４?（ｄ）??
?大连海事大学硕士学位论文???（ａ）雾化图像?（ｂ）暗通道图?（ｃ）透射率图?（ｄ）结果图??图２．４暗通道先验处理图??Ｆｉｇ．?２．４?Ｔｈｅ?ｒｅｓｕｌｔ?ｏｆ?ｄａｒｋ?ｃｈａｎｎｅｌ?ｐｒｉｏｒ??图２．４是用ＤＣＰ方法处理的过程图与结果的对比图，其中图２．４?（ａ）是原始不清晰??的雾化图像；图２．４?（ｂ）是原始图像的暗通道图；２．４?（ｃ）为原始图像透射率图；２．４?（ｄ）??去雾操作后得到的清晰结果图像。从图２．４?（ａ）和图２．４?（ｄ）的对比效果可以看出，ＤＣＰ??方法的去雾效果明显，去雾增强后的结果图像中的细节明显更加清晰，而为了进一步改??善算法，可以使用改进？等参数的估算方法。??２．?２．?５图像融合方法??图像融合的含义是将从不同方式获取到的属于同一场景的各幅图像中的有利信息??和基本特征进行综合，融合成为一幅全新的并且有用信息更合适于人眼视觉或机器视觉??识别的图像，该结果图像具有能够更加准确、可靠又全面地获取场景的信息的优点??如图２．５所示，将两幅利用不同方法获取到的同一场景图像进行融合操作，对于图像中??不同地方的细节信息进行互补与增强，而重复的信息也可以提高图像的真实性与可靠??性。所以融合后的图像，可以更加良好的体现出有用信息和样式。??／／?阁像Ａ??互补信息?重复信总??图像Ｂ?Ｊ??图２．５图像融合示意图??Ｆｉｇ．?２．５?Ｔｈｅ?ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｉｍａｇｅ?ｆｕｓｉｏｎ??１９??
?基于图像融合的自适应水下图像增强方法研究???＼??图像融合又分为像素层、特征层以及决策层这三种不同的层级。其中，在像素层级??的融合算法因其存在实现简单、易于计算的优点，得到了更多研究者的关注，主流的像??素层级融合的研宄方向为多尺度融合。该融合过程如下图所示，首先对各幅图像进行配??准，将待融合的各个图像进行分解成为不同的分量，再根据图像的特征确定图像的融合??规则，最后将融合结果通过逆变换重构出增强后的图像。该融合方法大致可以分为以下??两种：基于金字塔型分解的方法和基于小波变换的方法⑷］。??ｎ?ｔ??／图像２／—?￥—合重合??Ｌ￣Ｔ７７Ｊ?％?规?＾?构?＾＾结??，图；象ｎ卜解—＞?＾??图２．６基于多尺度分解的图像融合结构??Ｆｉｇ．?２．６?Ｔｈｅ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｏｆ?ｉｍａｇｅ?ｆｕｓｉｏｎ?ｂａｓｅｄ?ｏｎ?ｍｕｌｔｉ－ｓｃａｌｅ?ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ??１、基于金字塔分解的图像融合方法??基于金字塔分解的图像结构如图２．７所示，图２．７的底层为原始图像（０级），依次??向上级数增加而图像的分辨率降低，最终形成金字塔结构［４２］。??零：＾级??謂级??Ｎ／２＊Ｎ／２／＾＿＿＿＿??Ｎ＊Ｎ，Ｓｓ？？??图２．７金字塔图像结构??Ｆｉｇ．?２．７?Ｔｈｅ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｏｆ?ｐｙｒａｍｉｄ?ｉｍａｇｅ??２０??
本文编号：3104973
【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校
【文章页数】：64 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．４是用ＤＣＰ方法处理的过程图与结果的对比图，其中图２．４?（ａ）是原始不清晰??的雾化图像；图２．４?（ｂ）是原始图像的暗通道图；２．４?（ｃ）为原始图像透射率图；２．４?（ｄ）??
?大连海事大学硕士学位论文???（ａ）雾化图像?（ｂ）暗通道图?（ｃ）透射率图?（ｄ）结果图??图２．４暗通道先验处理图??Ｆｉｇ．?２．４?Ｔｈｅ?ｒｅｓｕｌｔ?ｏｆ?ｄａｒｋ?ｃｈａｎｎｅｌ?ｐｒｉｏｒ??图２．４是用ＤＣＰ方法处理的过程图与结果的对比图，其中图２．４?（ａ）是原始不清晰??的雾化图像；图２．４?（ｂ）是原始图像的暗通道图；２．４?（ｃ）为原始图像透射率图；２．４?（ｄ）??去雾操作后得到的清晰结果图像。从图２．４?（ａ）和图２．４?（ｄ）的对比效果可以看出，ＤＣＰ??方法的去雾效果明显，去雾增强后的结果图像中的细节明显更加清晰，而为了进一步改??善算法，可以使用改进？等参数的估算方法。??２．?２．?５图像融合方法??图像融合的含义是将从不同方式获取到的属于同一场景的各幅图像中的有利信息??和基本特征进行综合，融合成为一幅全新的并且有用信息更合适于人眼视觉或机器视觉??识别的图像，该结果图像具有能够更加准确、可靠又全面地获取场景的信息的优点??如图２．５所示，将两幅利用不同方法获取到的同一场景图像进行融合操作，对于图像中??不同地方的细节信息进行互补与增强，而重复的信息也可以提高图像的真实性与可靠??性。所以融合后的图像，可以更加良好的体现出有用信息和样式。??／／?阁像Ａ??互补信息?重复信总??图像Ｂ?Ｊ??图２．５图像融合示意图??Ｆｉｇ．?２．５?Ｔｈｅ?ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｉｍａｇｅ?ｆｕｓｉｏｎ??１９??
?基于图像融合的自适应水下图像增强方法研究???＼??图像融合又分为像素层、特征层以及决策层这三种不同的层级。其中，在像素层级??的融合算法因其存在实现简单、易于计算的优点，得到了更多研究者的关注，主流的像??素层级融合的研宄方向为多尺度融合。该融合过程如下图所示，首先对各幅图像进行配??准，将待融合的各个图像进行分解成为不同的分量，再根据图像的特征确定图像的融合??规则，最后将融合结果通过逆变换重构出增强后的图像。该融合方法大致可以分为以下??两种：基于金字塔型分解的方法和基于小波变换的方法⑷］。??ｎ?ｔ??／图像２／—?￥—合重合??Ｌ￣Ｔ７７Ｊ?％?规?＾?构?＾＾结??，图；象ｎ卜解—＞?＾??图２．６基于多尺度分解的图像融合结构??Ｆｉｇ．?２．６?Ｔｈｅ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｏｆ?ｉｍａｇｅ?ｆｕｓｉｏｎ?ｂａｓｅｄ?ｏｎ?ｍｕｌｔｉ－ｓｃａｌｅ?ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ??１、基于金字塔分解的图像融合方法??基于金字塔分解的图像结构如图２．７所示，图２．７的底层为原始图像（０级），依次??向上级数增加而图像的分辨率降低，最终形成金字塔结构［４２］。??零：＾级??謂级??Ｎ／２＊Ｎ／２／＾＿＿＿＿??Ｎ＊Ｎ，Ｓｓ？？??图２．７金字塔图像结构??Ｆｉｇ．?２．７?Ｔｈｅ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｏｆ?ｐｙｒａｍｉｄ?ｉｍａｇｅ??２０??
本文编号：3104973
本文链接：https://www.wllwen.com/shoufeilunwen/xixikjs/3104973.html
