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题名基于拉普拉斯算子先验项的水下图像复原
被引量：7
- 1
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作者
李景明
侯国家
潘振宽
刘玉海
赵馨
王国栋
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机构
青岛大学计算机科学与技术学院
中科曙光国际信息产业有限公司
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出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2020年第16期257-265,共9页
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基金
国家自然科学基金(61901240)
山东省自然科学基金(ZR2019BF042,ZR2019MF050)
中国博士后基金面上项目(2017M612204)。
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文摘
由于水体及水中的悬浮粒子对光的吸收和散射作用,水下观测到的图像呈现出模糊、对比度低、噪声严重等问题,加大了水下图像分析与理解的难度。为了克服这些缺陷,以水下光学成像模型为基础,提出了一种基于拉普拉斯算子先验项的,可同时去雾、去噪的快速变分复原方法。首先,根据水下光学成像模型设计变分模型的数据项和规则项,对拟恢复图像采用拉普拉斯算子先验项作为变分能量方程的规则项。然后,采用改进后的红通道先验估计得到全局背景光,结合红通道先验估计得到每个通道的透射率图。为进一步提高计算效率,引入交替方向乘子法(ADMM)对所提出的模型进行交替优化迭代求解。实验结果表明,该算法能有效地去除水雾,抑制水下图像的噪声,提高图像的对比度和清晰度。
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关键词
海洋光学
水下图像复原
水下光学成像模型
拉普拉斯算子
变分模型
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Keywords
oceanic optics
underwater image restoration
underwater optical image formation model
Laplace operator
variational model
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于全变分和颜色平衡的水下图像复原
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作者
郝雅丽
侯国家
李月梅
黄宝香
潘振宽
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机构
青岛大学计算机科学技术学院
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出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2023年第16期129-136,共8页
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基金
国家自然科学基金(61901240,42276203)
山东省自然科学基金(ZR2019BF042,ZR2021MD001)
山东省高等学校青创人才引育计划。
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文摘
针对水下图像存在的雾化、模糊和颜色失真问题,提出一种基于全变分和颜色平衡的水下图像复原方法。以完整水下光学成像模型为基础,分别结合四叉树细分法与光在水中传播特性估计背景光,利用水下中值暗通道先验估计透射率,并采用共轭梯度和迭代最小二乘法估计模糊核。为提高计算效率,引入交替方向乘子法对变分能量方程进行逆求解得到去雾、去模糊的图像。在此基础上,在YCbCr空间采用颜色平衡算法对颜色通道进行补偿以校正色彩失真。与6种流行的水下图像增强和复原方法进行比较,实验结果表明,所提方法可以有效地去除雾化和模糊、校正色偏、恢复出清晰、色彩真实的水下图像。
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关键词
图像处理
水下图像复原
水下光学成像模型
全变分模型
颜色平衡
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Keywords
image processing
underwater image restoration
underwater optical imaging model
total variation model
color balance
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于复原结构与增强纹理融合的水下图像清晰化
被引量：3
- 3
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作者
林森
迟凯晨
唐延东
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机构
沈阳理工大学自动化与电气工程学院
中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
中国科学院机器人与智能制造创新研究院
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
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出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2022年第3期635-644,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(91648118,61473280,61991413)
辽宁省重点研发计划项目(2019JH2/10100014)。
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文摘
针对水体对光的吸收与散射作用,导致水下拍摄图像存在雾化现象、色彩失真等问题,提出一种基于复原结构与增强纹理融合的水下图像清晰化算法.首先,通过相对总变差模型将图像分解为结构层与纹理层;其次,基于背景光的高亮度与平坦特性及颜色信息计算背景光值,利用红色暗通道先验优化透射率,通过逆求解成像模型得到复原结构层;然后,提出将梯度平滑方法用于纹理层,在抑制噪声的同时有效增强纹理细节;最后,融合复原结构层与增强纹理层,得到清晰的水下图像.实验结果表明,所提出算法将复原与增强技术相结合,清晰化处理后的图像较好地去除了雾化现象,且色彩鲜明、细节丰富.相对于各比较算法,水下彩色图像质量评价指标提高16.09%,为水下机器人等工程实践提供了可行的参考.
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关键词
图像清晰化
水下光学成像模型
暗通道先验
梯度平滑
颜色校正
机器视觉
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Keywords
image sharpening
underwater optical imaging model
dark channel prior
gradient smoothing
color correction
machine vision
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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