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基于迭代直方图均衡化的常规光源下水下成像增强算法
资料介绍
为了增强常规光源下水下图像的视觉对比度,提高水下图像的图像质量,提出一种基于迭代直方图均衡化水下图像增强算法.首先通过Retinex模型将水下图像分解为细节层和光照层图像.然后推导出一个图像增强模型,该模型能够在保证韦伯对比度的前提下完成图像增强工作.接着提出一种基于迭代直方图的直方图均衡化算法对光照层图像进行对比度增强,并通过S形状函数对细节层图像进行对比度拉伸.最后,合并拉伸后的细节层图像和增强后的光照层图像,进而获得较佳的图像增强效果.实验结果表明,该算法能够有效地提升水下图像的视觉对比度,图像信息熵值及均值结构相似度高于其他算法,图像的视觉效果得到显著提高.
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| 1577657383基于迭代直方图均衡化的常规光源下水下成像增强算法.pdf | 2M |
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子
学
报
ꢀ
第
卷第
期
１１
４７
ꢀ
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Ｖｏｌ．４７Ｎｏ．１１
Ｎｏｖｅｍｂｅｒ２０１８
ꢀ
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年
２０１８ １１
月
ＡＣＴＡＰＨＯＴＯＮＩＣＡＳＩＮＩＣＡ
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：
／
ｄｏｉ１０．３７８８ ｚｘｂ２０１８４７１１．１１０１００２
ｇ
基于迭代直方图均衡化的常规光源下水下
成像增强算法
，
１２
１
，
刁鸣 韩闯
２
，
王永鑫
（
１
，
哈尔滨工程大学 信息与通信工程学院 哈尔滨
）
１５０００１
（
２
，
哈尔滨理工大学 测控技术与仪器黑龙江省高校重点实验室 哈尔滨
）
１５００８０
： ， ，
要 为了增强常规光源下水下图像的视觉对比度 提高水下图像的图像质量 提出一种基于迭代直
摘
ꢀ
方图均衡化水下图像增强算法 首先通过
．
模型将水下图像分解为细节层和光照层图像 然后推
．
Ｒｅｔｉｎｅｘ
，
导出一个图像增强模型 该模型能够在保证韦伯对比度的前提下完成图像增强工作 接着提出一种基于
．
，
迭代直方图的直方图均衡化算法对光照层图像进行对比度增强 并通过 形状函数对细节层图像进行
Ｓ
， ，
对比度拉伸 最后 合并拉伸后的细节层图像和增强后的光照层图像 进而获得较佳的图像增强效果 实
．
．
， ，
验结果表明 该算法能够有效地提升水下图像的视觉对比度 图像信息熵值及均值结构相似度高于其他
，
算法 图像的视觉效果得到显著提高
．
： ； ；
关键词 数字图像处理 水下图像增强 迭代直方图均衡化
；
；
；
Ｓ
模型 韦伯对比度 形状函数
Ｒｅｔｉｎｅｘ
： （ ）
文章编号
１００４４２１３２０１８１１１１０１００２１１
－ － －
：
：
文献标识码
Ａ
中图分类号
ＴＰ３９１．４１
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ＵｎｄｅｒｗａｔｅｒＩｍａｅＥｎｈａｎｃｅｍｅｎｔＡｌｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＩｔｅｒａｔｉｖｅＨｉｓｔｏｒａｍ
ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ
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ｇ
ｇ
Ｅ ｕａｌｉｚａｔｉｏｎｗｉｔｈＣｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌＬｉｈｔＳｏｕｒｃｅ
ꢀ ꢀ
ｇ
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，
１２
１
２
，
，
ＨＡＮＣｈｕａｎ
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ＷＡＮＧ Ｙｏｎ ｘｉｎ
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ｇ
ＤＩＡＯ Ｍｉｎ
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（
， ， ，
１Ｓｃｈｏｏｌｏ ＩｎｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＥｎｉｎｅｅｒｉｎ ＨａｒｂｉｎＥｎｉｎｅｅｒｉｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔ Ｈａｒｂｉｎ１５０００１ Ｃｈｉｎａ
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）
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（
２ＴｈｅＨｉｈｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎａｌＫｅ Ｌａｂｏｒａｔｏｒ ｏｒＭｅａｓｕｒｉｎ ＆ ＣｏｎｔｒｏｌＴｅｃｈｎｏｌｏ ａｎｄＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｔｉｏｎｓｏ
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，
，
Ｈｅｉｌｏｎ ｉａｎ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ＨａｒｂｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔ ｏ ＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏ
ｇｙ
，
）
Ｈａｒｂｉｎ１５００８０ Ｃｈｉｎａ
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Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｔｏｅｎｈａｎｃｅｖｉｓｕａｌｃｏｎｔｒａｓｔａｎｄｉｍａｅ ｕａｌｉｔ ｆｏｒｕｎｄｅｒｗａｔｅｒｉｍａｅｗｉｔｈｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌｌｉｈｔ
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，
，
ｓｏｕｒｃｅ ａｎｉｍａｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔａｌｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｉｔｅｒａｔｉｖｅｈｉｓｔｏｒａｍｅｕａｌｉｚａｔｉｏｎｉｓ ｒｏｏｓｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌ
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ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒｉｍａｅｉｓｄｅｃｏｍ ｏｓｅｄｉｎｔｏｄｅｔａｉｌｌａｅｒｉｍａｅａｎｄｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎｌａｅｒｉｍａｅｔｈｒｏｕｈ Ｒｅｔｉｎｅｘ
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，
ｍｏｄｅｌ ａｎｄａｎｉｍａｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｍｏｄｅｌｉｓｄｅｒｉｖｅｄｔｏｉｍ ｒｏｖｅｔｈｅｃｏｎｔｒａｓｔｅｆｆｅｃｔｏｆｉｍａｅｏｎｔｈｅｂａｓｉｃｏｆ
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，
Ｗｅｂｅｒｃｏｎｔｒａｓｔ ｃｏｎｓｔａｎｔ．Ｔｈｅｎ ａｎ ｉｍａｅ ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ ａｌｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｉｔｅｒａｔｉｖｅ ｈｉｓｔｏｒａｍ
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，
ｅｕａｌｉｚａｔｉｏｎｉｓ ｒｏｏｓｅｄｔｏｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｃｏｎｔｒａｓｔｏｆｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎｌａｅｒｉｍａｅ ａｎｄＳｓｈａｄｅｆｕｎｃｔｉｏｎｉｓ
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，
ｅｍ ｌｏｅｄｔｏｓｔｒｅｔｃｈｔｈｅｃｏｎｔｒａｓｔｏｆｄｅｔａｉｌｌａｅｒｉｍａｅ．Ｆｉｎａｌｌ ｔｈｅｓｔｒｅｔｃｈｅｄｄｅｔａｉｌｌａｅｒｉｍａｅａｎｄ
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ｅｎｈａｎｃｅｄｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎｌａｅｒｉｍａｅａｒｅ ｍｉｘｅｄｔｏ ｄｅｒｉｖｅｔｈｅ ｒｅｆｅｒａｂｌｅｅｎｈａｎｃｅｄ ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒｉｍａｅ．
ꢀ ｙ ꢀ ｇꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀｐ ꢀ ꢀ ꢀ
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ｇ
Ｅｘｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗ ｔｈａｔｔｈｅｖｉｓｕａｌｃｏｎｔｒａｓｔｏｆｕｎｄｅｒｗａｔｅｒｉｍａｅｉｓｅｎｈａｎｃｅｄｖａｌｉｄｌ ｂ ｔｈｅ
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，
ｒｏｏｓｅｄａｌｏｒｉｔｈｍｓ ａｎｄｔｈｅｅｎｔｒｏ ａｎｄｍｅａｎｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｓｉｍｉｌａｒｉｔ ｉｎｄｅｘａｒｅｈｉｈｅｒｔｈａｎｏｔｈｅｒｉｍａｅ
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ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔａｌｏｒｉｔｈｍｓ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅｔｈｅｖｉｓｕａｌｅｆｆｅｃｔｉｓａｓｃｅｎｄｅｄｏｂｓｅｒｖａｂｌ ．
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ｙ
： ； ； ；
Ｋｅ ｗｏｒｄｓ Ｄｉｉｔａｌｉｍａｅ ｒｏｃｅｓｓｉｎ Ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒｉｍａｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ Ｒｅｔｉｎｅｘｍｏｄｅｌ Ｗｅｂｅｒｃｏｎｔｒａｓｔ
ｇꢀ
；
ｇ
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；
Ｈｉｓｔｏｒａｍｅｕａｌｉｚａｔｉｏｎ Ｓｓｈａｄｅｄｆｕｎｃｔｉｏｎ
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ｇ
－
ꢀ
： ； ；
ＯＣＩＳＣｏｄｅｓ １００．２９８０ １００．２０００ １００．２９６０
ꢀ
：
（
）
（
）
资助
基金项目 国家自然科学基金
和黑龙江省科学基金
Ｎｏ ．６１６０１１４９
Ｎｏ ．Ｑ Ｃ２０１７０７４
，
男 助 理 研 究 员 博 士 研 究 生 主 要 研 究 方 向 为 水 下 视 觉 目 标 探 测 与 识 别 嵌 入 式 系 统 设 计 等
ꢀꢀ
：
第一作者 王永鑫
（
１９８２－
），
，
，
、
：
．Ｅｍａｉｌ
５１２６９５２８ ．ｃｏｍ
＠ｑｑ
：
刁鸣
（
１９６０－
）， ， ， ， 、 、
男 教授 博士 主要研究方向为宽带信号检测 处理与识别 通信信号处理等
．Ｅｍａｉｌ ｄｉａｏｍｉｎ ｈｒｂｅｕ．ｅｄｕ．ｃｎ
：
导
师
ꢀꢀ
ｇ＠
：
；
：
录用日期
２０１８１１１２
收稿日期
２０１８０８１１
－ －
－
－
：
∥
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ｗｗｗ．ｈｏｔｏｎ．ａｃ．ｃｎ
ｐ
－２１０１
光
子
学
报
ꢀ
ꢀ
ꢀ
引言
０
ꢀ
， 、 、
随着海洋信息处理技术的发展 水下图像处理技术被广泛应用在目标检测 跟踪 定位及海洋探测领域
，
［ ， ］
１ ２
具有重要的价值
．
，
由于水体的能见度低且光在水中传输过程中极易产生强烈的吸收和散射效应 导致利用常规光源作为
［］
３
， ，
辅助照明措施的成像系统采集到的水下图像质量差 对比度较低 图像整体模糊不清
为了改善水下图像
．
［］
４
，
质量 近年来国内外学者提出了一些实用的水下图像增强方法
等
利用基于直方图的
．ＳＨＡＭＳＵＤＤＩＮ ＮＢ
ꢀꢀ
［］
５
，
灰度校正方法来提升水下图像的可视化 平衡图像色彩的对比以及照明问题
等
提出一种将分
．ＢＨＡＴＩＡＳ
ꢀ
［］
６
，
段线性对比度增强和非线性变换相结合的图像增强方法 提高了图像清晰度
等
在分析图像直方图
．ＸＵ Ｈ
ꢀ
、 ，
与对比度增强 白平衡之间关系的基础上 建立了一个将对比度增强和白平衡相结合的广义均衡模型对水下
［］
７
，
图像进行增强 杨卫中等 将水下图像分割成多个子块区域 中心像素的灰度值即为通过子块局部直方图均
．
［］
８
，
衡化得到的值 其他像素的灰度值由相邻中心像素的双线性插值计算而得 胡玉娟等 提出一种基于图像融
．
， ，
合技术的水下图像增强算法 该算法通过白平衡和全局对比度增强将原始水下图像分解为两张子图像 再对
这两张子图像进行图像融合从而得到增强后的水下图像
．
，
以上方法在一定程度上提高了水下图像的对比度 但是仍然存在两个主要问题有待进一步解决
：）
图像
１
；） ，
现有水下图像增强方法并未根据水下图像自身的特点 针
２
增强过程中原始水下图像的细节如何得以保持
对性地对图像进行增强
．
本文提出一种基于迭代直方图均衡化的常规光源下水下图像增强算法 采用
．
模型将水下图像
Ｒｅｔｉｎｅｘ
， ，
分解为光照层和细节层 分别对光照层图像以及细节层图像进行图像增强 从而保证图像增强过程对细节的
，
模 型 的 补 充 提 出 一 种 能 够 保 持 韦 伯 对 比 度 的 图 像 增 强 模 型 用 于 弥 补
影响达到最小 作为 对 于
．
Ｒｅｔｉｎｅｘ
，
模型产生的细节损失 根据常规光源下水下图像的特点 将均值水下图像直方图划分为欠曝光和过
．
Ｒｅｔｉｎｅｘ
， ， ，
曝光两部分 分别对其进行直方图均衡化 并重复这一过程直到算法收敛 进而获得一个适合于水下图像增
，
强的全局灰阶映射函数 继而计算出增强后的水下图像
．
算法原理
１
ꢀ
，
水体对于光信号的衰减造成水下成像过程中可见光分布不均匀 水下图像画面不同部分的明暗对比差
，
异大 由于水体的无规则散射作用 水下成像呈现严重的雾化现象 因此水下图像增强技术最主要的任务是
．
．
， 、 ，
在提高对比度的同时 抑制图像的雾化 模糊效果 进而在显示设备上还原出清晰的水下环境
．
、
作为一种经典 有效的去雾方法
、 、
模型被广泛用于包括大气环境 陆地环境 空间环境的图像对
．Ｒｅｔｉｎｅｘ
［］
９
，
比度增强以及图像去模糊领域中 通过将图像分解为对光照具有一定鲁棒性的细节层图像 从而解决光照
．
、 ，
不均匀以及图像雾化 模糊等问题 因此 采用
．
模型作为基础模型从而克服由水体造成的图像质量
Ｒｅｔｉｎｅｘ
变差问题
．
基于
模型的水下图像分层方法
１．１
Ｒｅｔｉｎｅｘ
ꢀ
采用
模型对水下图像进行分层的表达式为
Ｒｅｔｉｎｅｘ
（ ， ）
Ｒｉ ｘ ＝ｌｏＩ ｘ
ｙ
ｇ
（ ， ）
ｙ
［ （ ， ） （ ， ）］
Ｉ ｘ
＊
（）
１
－ｌｏ Ｆ ｘ
ｇ
ｉ
ｙ
ｉ
ｙ
，
式中 表示原始水下图像
Ｉ
，
Ｆ
， ，
表示细节层图像 下角标 表示不同的颜色通
Ｒ ｉ
表示具有高斯形状卷积核
，
＊
，（ ， ）
代表二维卷积运算 表示像素的平面坐标位置
ｘ
， （ ， ）
Ｆ ｘ
（ ， ）
运算的结果即为光照层图像
．
道
Ｉ ｘ
＊
ｉ
ｙ
ｙ
ｙ
（） ， 、 、 ，
可知细节层等价于图像的高频分量 而高频分量通常包含目标的细节 纹理 边缘等有用信息 图
１
根据式
像的低频分量体现了场景的光照情况并决定了图像的对比度
．
［
］
１０
，
模型最主要的缺点之一是难以保证色彩的恒常性
因此通过
转
ＲＧＢ ＨＳＶ
变换将彩色图像
Ｒｅｔｉｎｅｘ
转换为
ＨＳＶ
，
，
模型的分解运算 从而保证算法对色
格式数据 单独对与色彩无关的 通道进行基于
Ｖ
Ｒｅｔｉｎｅｘ
变换后得到的与色彩无关的明度通道数据 单独对 通道进行基
Ｖ
彩的恒常性 令 表示经过
． Ｖ
转
ＲＧＢ ＨＳＶ
．
于
模型的分层运算公式为
Ｒｅｔｉｎｅｘ
（ ， ）
ｙ
（ ， ）
ｙ
［ （ ， ） （ ， ）］
Ｖ ｘ
＊
（）
２
Ｒ ｘ
＝ｌｏＶ ｘ
ｇ
－ｌｏ Ｆ ｘ
ｇ
ｙ
ｙ
－２１０２
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