计算机工程

作者：庄子杰, 范之国, 金海红, 宫凯强

单位：1. 合肥工业大学 计算机与信息学院, 合肥 230601;2. 安徽建筑大学 电子与信息工程学院, 合肥 230601

关键词：水下图像复原,深度估计,衰减系数,非线性拟合,细节增强

基金：国家自然科学基金（61571177）。

光在水中传输时容易受到水体和水中微粒的吸收和散射作用，造成成像模糊和颜色失真，导致水下图像质量有待提高。提出一种基于水体衰减系数反演的图像复原新方法，不预设水体类型和波长值，而是通过图像反演求得最符合图像特征的衰减系数。对图像去除垂直衰减色差，使描述水下图像强度规律的先验信息能更准确地反映水平方向的光传输特性，提升背景光估计和场景深度估计的准确性。利用水下图像的雾化模糊特征、红通道分量衰减特征以及通道间衰减差异特征得到水下图像场景深度的融合估计结果，依据像素场景深度与水下成像模型，通过非线性拟合直接反演出水下图像的衰减系数，并基于灰度世界假设对衰减系数进行优化，以完成传输率求解，实现图像复原。最后，使用非锐化掩膜增强图像，凸显细节信息，提升视觉效果。实验结果表明，与SMBOT、IBLA、ULAP、UDCP方法相比，该方法在RUIE数据集上的复原图像信息熵平均值分别提升了4.9%、5.4%、9.2%、17.9%，能较好地提升图像整体视觉效果。

来源：2023年第1期

《计算机工程》期刊编辑部

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