趙鑫　焦博

關(guān)鍵詞：低照度；水下圖像；色彩偏移；視覺系統(tǒng)；圖像增強(qiáng)

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2023）12-0009-04

0 引言

水下考古、水下資源勘探、水下管道探索、潛艇航行等水下活動(dòng)[1]都離不開低照度水下視覺技術(shù)的支撐，清晰的圖像對(duì)于水下工程研究至關(guān)重要。目前對(duì)于低照度水下圖像增強(qiáng)研究較少，而低照度圖像增強(qiáng)和水下圖像增強(qiáng)已經(jīng)有大量研究。

目前低照度圖像增強(qiáng)算法分為空域法、變換域法及融合法三大類?？沼蚍ㄊ侵苯訉?duì)像素點(diǎn)進(jìn)行處理，代表算法有直方圖法、灰度變換法、Retinex算法、基于大氣散射模型的增強(qiáng)算法。韓殿元[2]提出了一種改進(jìn)的直方圖均衡化算法，該算法改善了由于灰度級(jí)被過度合并造成細(xì)節(jié)信息丟失的情況，但處理彩色圖像時(shí)會(huì)出現(xiàn)色彩失配現(xiàn)象。Zhou Z G等人[3]提出了一種同時(shí)增強(qiáng)全局亮度及局部對(duì)比度的方法，該算法雖然可以自適應(yīng)灰度變換，但對(duì)圖像暗區(qū)增強(qiáng)效果有限。

水下圖像增強(qiáng)算法主要有直方圖均衡、小波變換、銳化和Retinex等，Iqbal K等人[4]提出了一種水下圖像增強(qiáng)算法，該算法使用基于滑動(dòng)直方圖的集成顏色模型，其在RGB和HSI色域中連續(xù)拉伸以增強(qiáng)圖像，但算法需要根據(jù)輸入圖像手動(dòng)調(diào)整參數(shù)。許多研究人員應(yīng)用了He K M等人[5]提出的暗通道先驗(yàn)去霧算法進(jìn)行水下圖像恢復(fù)。Li C Y等人[6]使用基于DCP（Dark Channel Prior，暗通道先驗(yàn)）算法的引導(dǎo)三角形雙邊濾波來(lái)恢復(fù)水下圖像，但是使用該算法處理后圖像整體變暗。Drews P等人[7]提出了一種基于藍(lán)綠色通道的水下DCP算法，以估計(jì)更準(zhǔn)確的傳輸圖，但恢復(fù)的圖像容易出現(xiàn)亮度飽和。

1 基于視覺特性的低照度水下圖像增強(qiáng)算法

低照度水下圖像出現(xiàn)的低亮度、模糊和色彩偏移等問題，可通過研究視覺感知特性和水下光線衰減現(xiàn)象并構(gòu)建相關(guān)算法加以解決。人眼亮度視覺特性有視覺適應(yīng)性和同時(shí)對(duì)比性，其中視覺自適應(yīng)是由暗適應(yīng)過程和明適應(yīng)過程構(gòu)成的。暗適應(yīng)是通過放大瞳孔來(lái)增加通光量，從而將圖像的全局亮度調(diào)整到較高的等級(jí)；明適應(yīng)是通過縮小瞳孔來(lái)減少通光量，從而將圖像的全局亮度調(diào)整到較低的等級(jí)。所以對(duì)于低照度的場(chǎng)景下，圖像表現(xiàn)為全局低亮度并且局部暗區(qū)。根據(jù)韋伯-費(fèi)希納定律，人類視覺系統(tǒng)對(duì)亮度感知為近似對(duì)數(shù)函數(shù)。因此，解決圖像低亮度的重點(diǎn)是建立模擬暗適應(yīng)過程的對(duì)數(shù)映射函數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像亮度自適應(yīng)調(diào)節(jié)。由同時(shí)對(duì)比性可知，人眼對(duì)圖像的細(xì)節(jié)信息感知不僅取決某區(qū)域的亮度，還與周圍區(qū)域亮度有關(guān)。因此，消除圖像模糊的重點(diǎn)是建立圖像局部對(duì)比度同時(shí)提升函數(shù)，實(shí)現(xiàn)圖像對(duì)比度自適應(yīng)增強(qiáng)。

水下圖像大多呈綠色或藍(lán)綠色，這是因?yàn)樵谒泄馐乃p程度與傳輸距離和衰減系數(shù)呈指數(shù)關(guān)系，且不同波長(zhǎng)的光在相同距離下衰減不同。水對(duì)紅光附近波長(zhǎng)的光衰減最大，綠光次之，最后是藍(lán)光。在高濃度浮游生物的情況下，由于有機(jī)物的吸收，藍(lán)通道也可能明顯減弱。因此，圖像色彩校正重點(diǎn)是如何構(gòu)建衰減通道補(bǔ)償函數(shù)，實(shí)現(xiàn)水下圖像色彩自適應(yīng)校正。

具體算法步驟包括：

1） 提取圖像的亮度分量；

2） 對(duì)圖像亮度自適應(yīng)提升，使亮度分量分布在視覺舒適區(qū)；

3）經(jīng)過步驟2）中的亮度增強(qiáng)后，對(duì)圖像進(jìn)行對(duì)比度自適應(yīng)增強(qiáng)，以去除圖像模糊。

4）經(jīng)過步驟3）中的對(duì)比度增強(qiáng)后，對(duì)圖像進(jìn)行色彩校正，以去除圖像色偏。

1.1 亮度自適應(yīng)增強(qiáng)

由于HSV顏色模型是一種將顏色描述為人類感知方式的模型，該模型將色彩通道和亮度通道分離，基于此模型改變圖像亮度不會(huì)給圖像色彩帶來(lái)失真，故運(yùn)用HSV模型提取亮度分量V：

1.2 自適應(yīng)對(duì)比度增強(qiáng)

人眼的亮度視覺特性中同時(shí)對(duì)比性讓人眼視覺系統(tǒng)接收到更多細(xì)節(jié)信息，本節(jié)運(yùn)用局部對(duì)比度增強(qiáng)函數(shù)模擬同時(shí)對(duì)比性，實(shí)現(xiàn)低照度水下圖像自適應(yīng)對(duì)比度增強(qiáng)。

圖像局部均值反映了圖像的低頻部分，則像素值與局部均值的差值反映了圖像高頻部分；局部標(biāo)準(zhǔn)差反映了圖像邊緣或噪聲以及其他變化強(qiáng)烈程度；全局標(biāo)準(zhǔn)差反映圖像全局變化的強(qiáng)烈程度。根據(jù)圖像局部區(qū)域像素值變化程度，增強(qiáng)圖像高頻部分實(shí)現(xiàn)局部增強(qiáng)，對(duì)局部區(qū)域進(jìn)行全局滑動(dòng)模擬同時(shí)對(duì)比性。

圖像自適應(yīng)對(duì)比度增強(qiáng)算法具體步驟如下：

1.3 水下色彩增強(qiáng)算法

光在水下的衰減情況如圖2所示，水對(duì)紅光附近波長(zhǎng)的光衰減最大，綠光次之，最后是藍(lán)光。在高濃度浮游生物的情況下，由于有機(jī)物的吸收，藍(lán)通道也可能明顯減弱。在水下圖像中綠通道比紅通道、藍(lán)通道保存的信息更加完善，故可用綠通道信息來(lái)補(bǔ)償紅通道和藍(lán)通道。

在灰度世界假設(shè)中，所有通道在未衰減前具有相同的均值，故紅通道與綠通道的均值之間的差值反映了紅通道相對(duì)綠通道衰減的程度，紅通道補(bǔ)償值應(yīng)與該插值成正比。補(bǔ)償紅通道應(yīng)對(duì)避免紅通道中的局部區(qū)域過度補(bǔ)償，僅補(bǔ)償那些高度衰減的區(qū)域。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本文算法在MATLAB 2013軟件環(huán)境下，對(duì)5幅不同的低照度水下圖像進(jìn)行算法驗(yàn)證，增強(qiáng)效果如圖4所示。

通過圖4看到，本算法可以有效解決低照度水下圖像存在的低亮度、模糊和色彩偏移等問題，提升了低照度水下圖像暗區(qū)的細(xì)節(jié)表現(xiàn)能力，校正了圖像色偏移，改善視覺效果。

本文采用平均梯度、信息熵及結(jié)構(gòu)相似性三個(gè)客觀指標(biāo)對(duì)本文算法增強(qiáng)效果進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)。如表1所示，信息熵和平均梯度都有較大的提升，說明本算法很好地改善了圖像的細(xì)節(jié)表現(xiàn)能力；個(gè)別圖像結(jié)構(gòu)相似度較低，說明本算法破壞了個(gè)別圖像的結(jié)構(gòu)。綜合三方面指標(biāo)，本算法在提高圖像暗區(qū)細(xì)節(jié)表現(xiàn)能力和色彩恢復(fù)，符合人眼視覺需求，但本算法還需進(jìn)一步保持圖像的結(jié)構(gòu)。

3 總結(jié)

根據(jù)低照度水下圖像特點(diǎn)，本文提出了一種基于視覺感知的低照度水下圖像增強(qiáng)算法。首先，通過改進(jìn)的對(duì)數(shù)映射函數(shù)對(duì)圖像亮度自適應(yīng)增強(qiáng)；其次，通過局部對(duì)比度增強(qiáng)函數(shù)對(duì)圖像對(duì)比度自適應(yīng)增強(qiáng)；最后，對(duì)圖像紅、藍(lán)通道補(bǔ)償后分別對(duì)圖像紅、綠、藍(lán)通道的灰度值進(jìn)行拉伸，實(shí)現(xiàn)圖像色彩校正。實(shí)驗(yàn)表明本算法能夠提高圖像暗區(qū)細(xì)節(jié)表現(xiàn)能力和校正色偏，對(duì)視覺感受有較大的提升。但本算法運(yùn)算復(fù)雜度較高，無(wú)法滿足實(shí)時(shí)需求，算法效率的提升將是下一步工作的重點(diǎn)。