论文

基于融合算法的水下图像增强

Underwater image enhancement based on fusion algorithm
【摘要】:水下光学图像深受水体对光吸收和散射的影响,往往存在噪声干扰多、纹理特征模糊、照明光斑、对比度低以及颜色失真等诸多问题。为了增强水下图像的质量,使其更加具有可视性,本文提出一种基于融合的水下图像增强算法。该算法的目的是通过利用水下图像中呈现的信息,使图像能够显示更多可见的细节并突出有效信息,以此提高水下图像视觉效果。该算法建立在三个图像的融合基础上,首先通过改进的DCP算法对退化图像进行去雾,针对去雾图像分别使用CLAHE算法和AGCWD算法,得到颜色矫正图像与对比度增强图像;其次,定义融合图像及其关联的权重图,通过多尺度融合方法得到增强后的水下图像;最后,对增强后的水下图像进行广泛的测试与评估。通过测试与评估,该方法可以对水下图像质量进行有效的增强,处理后的图像对比度增强、色彩鲜明、图像整体与局部细节清晰、明暗区域分布均匀,对图像视觉效果有较大提升且适用于不同类型的水下退化图像。
【关键词】:图像处理;水下图像增强;多尺度融合;颜色矫正
【发布时间】:2019-07-23
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