基于分类与最小卷积区域DCP的水下图像恢复

作者：刘国栋; 冯立辉; 卢继华; 崔建民

来源：激光与光电子学进展, 2022, 1-17.

• 图像阈值分类
• 颜色均衡
• 光学模型参数估计
• 峰值信噪比
• 水下彩色图像质量评价

为了解决水下图像在复杂水体中表现的画面模糊和颜色失真的问题，本文提出了一种HSV (Hue Saturation Value)分类、CIELAB(Commission International Eclairage Lab)均衡与最小卷积区域暗通道先验（Dark Channel Prior, DCP）的水下图像恢复算法。基于H与S阈值将水下图像分为高饱和度失真图像、低饱和度失真图像及浅水图像三类；分类后的水下图像分别经CIELAB均衡以及自适应图像增强实现恢复。其中，水下成像系统参数通过最小卷积区域DCP估计。实验结果表明，所提方法在图像恢复效果、评价质量和实时性指标上均优于对比算法,其中PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)和SSIM(Structural Similarity)值分别平均提升了26.88%和17.3%,UCIQE(Underwater image quality measurement)值提升了4.3%。

• 单位
  北京理工大学