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改进的同态滤波与多尺度融合的水下图像增强

杨亚绒 李恒 赵磊 王海瑞

杨亚绒, 李恒, 赵磊, 王海瑞. 改进的同态滤波与多尺度融合的水下图像增强[J]. 机械科学与技术, 2022, 41(8): 1231-1239. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20200455
引用本文: 杨亚绒, 李恒, 赵磊, 王海瑞. 改进的同态滤波与多尺度融合的水下图像增强[J]. 机械科学与技术, 2022, 41(8): 1231-1239. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20200455
YANG Yarong, LI Heng, ZHAO Lei, WANG Hairui. Improved Homomorphic Filtering and Multi-scale Fusion Method for Underwater Image Enhancement[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2022, 41(8): 1231-1239. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20200455
Citation: YANG Yarong, LI Heng, ZHAO Lei, WANG Hairui. Improved Homomorphic Filtering and Multi-scale Fusion Method for Underwater Image Enhancement[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2022, 41(8): 1231-1239. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20200455

改进的同态滤波与多尺度融合的水下图像增强

doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20200455
基金项目: 

国家自然科学基金项目 61863016

地区科学基金项目 61263023

详细信息
    作者简介:

    杨亚绒(1994-), 硕士研究生, 研究方向为水下图像处理, 1429079279@qq.com

    通讯作者:

    李恒, 高级实验师, 硕士生导师, 5617014@qq.com

  • 中图分类号: TP391.9;TN919.8

Improved Homomorphic Filtering and Multi-scale Fusion Method for Underwater Image Enhancement

  • 摘要: 由于水体环境中光的吸收和散射,导致采集的水下图像存在色偏、对比度差、细节模糊以及光照不均的缺陷。针对以上缺陷,提出改进的同态滤波与多尺度融合的水下图像增强方法。首先,对采集的水下图像使用色彩平衡算法得到颜色校正的图像;然后,对颜色校正的图像分别采用CLAHE算法和改进的同态滤波算法得到对比度增强的图像和亮度均匀的图像;最后,对上文处理后具有优势特征的3张图像使用拉普拉斯对比度、局部对比度、显著性和饱和度这4个权重进行多尺度融合。为验证本文算法的有效性,采用主观视觉效果和3种客观指标进行验证。结果表明,本文算法不但可以解决颜色失真问题,而且能有效改善图像对比度、清晰度和亮度。
  • 图  1  水下图像成像模型

    图  2  颜色校正对比图

    图  3  对比度增强图

    图  4  算法对比图和RGB通道直方图

    图  5  算法流程图

    图  6  第1组光在水体中衰减程度不同的图像

    图  7  第2组光在水体中衰减程度不同的图像

    图  8  第3组光在水体中衰减程度不同的图像

    图  9  第4组光在水体中衰减程度不同的图像

    图  10  第5组光在水体中衰减程度不同的图像

    图  11  均方误差对比直方图

    图  12  峰值信噪比对比直方图

    图  13  水下图像质量对比直方图

    表  1  水下图像质量评价

    图像 算法 MSE PSNR UIQM
    图 6 原图 4 049.08 12.05 4.08
    文献[4] 4 504.82 11.60 3.40
    文献[7] 4 169.75 11.93 3.69
    文献[8] 1 969.31 15.19 5.08
    文献[9] 2 263.23 14.58 4.78
    文献[10] 236.00 24.40 5.04
    文献[11] 5 145.32 11.02 4.76
    本文算法 580.53 20.49 5.17
    图 7 原图 2 979.99 13.39 3.93
    文献[4] 5 158.42 11.01 3.47
    文献[7] 3 803.48 12.33 4.54
    文献[8] 1 282.91 17.05 3.45
    文献[9] 2 117.51 14.87 4.80
    文献[10] 622.37 20.19 4.68
    文献[11] 4 191.31 11.91 4.67
    本文算法 945.12 18.38 5.00
    图 8 原图 2 451.89 14.24 3.69
    文献[4] 2 367.18 14.39 4.32
    文献[7] 4 255.60 11.74 4.30
    文献[8] 729.103 19.50 4.47
    文献[9] 362.69 22.54 4.68
    文献[10] 200.80 25.10 4.80
    文献[11] 1 337.87 16.87 4.49
    本文算法 285.12 23.58 4.83
    图 9 原图 2 986.75 13.38 2.13
    文献[4] 3 635.61 12.53 2.79
    文献[7] 3 548.23 12.6307 4.08
    文献[8] 1 155.63 17.50 3.24
    文献[9] 1 161.26 17.48 3.12
    文献[10] 232.51 24.47 3.99
    文献[11] 1 894.88 15.36 3.05
    本文算法 643.43 20.05 4.17
    图 10 原图 5 568.17 10.67 4.25
    文献[4] 7 163.31 9.58 4.75
    文献[7] 12736.53 7.08 4.02
    文献[8] 935.05 18.42 4.73
    文献[9] 876.23 18.70 4.56
    文献[10] 243.77 24.26 5.05
    文献[11] 1 154.26 17.51 4.63
    本文算法 726.12 19.52 5.18
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  • 收稿日期:  2020-11-08
  • 刊出日期:  2022-08-25

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