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题名基于图像融合的低光照水下图像增强
被引量：1
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作者
张微微
祝开艳
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机构
大连海洋大学信息工程学院
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出处
《计算技术与自动化》
2023年第4期85-92,共8页
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基金
辽宁省教育厅科学研究项目(LJKZ0731)。
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文摘
水下机器人可用于水产养殖动态监测和水下拍摄,然而摄像机在水下抓拍的海洋图像呈现蓝绿色调、对比度低、细节模糊、亮度暗等问题,严重影响水下目标识别与检测的准确率。为此,本文提出了一种基于图像融合的低照度水下图像增强方法。首先,利用灰度世界算法对图像颜色进行校正,有效去除水下图像的蓝(绿)色基调;然后,对颜色校正后的图像分别进行锐化处理和HSV颜色空间下的亮度增强,分别得到细节增强图像和亮度增强图像;最后,将细节增强图像和亮度增强图像进行多尺度融合,得到最后的增强图像。实验结果表明,该算法不仅有效地解决了水下图像呈现蓝绿色的问题,而且增强了图像的整体亮度,使得细节更加清晰,提高了水下机器人的视觉感知能力。
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关键词
水下机器人
图像增强
低照度水下图像
多尺度融合
灰度世界
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Keywords
underwater robot
image enhancement
low illumination underwater image
multiscale fusion
gray world
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种用于局部低照度水下图像的自适应增强方法
被引量：2
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作者
肖鹏
王红茹
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机构
江苏科技大学机械工程学院
江苏科技大学江苏省船海机械先进制造及工艺重点实验室
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出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2022年第4期114-119,共6页
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基金
国家重点研发计划资助项目(No.2018YFC0309100)。
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文摘
针对局部低照度导致的水下图像细节丢失以及使用现有的水下图像整体增强方法产生的增强过度现象,提出一种基于改进Retinex-Net的水下图像增强方法。通过基于HSV空间颜色阈值的图像二值化获取图像任意位置的低照度区域;利用卷积神经网络对图像的低照度区域学习与分解,并对分解结果进行端对端训练;在增强网络中运用U-Net,构建了可自适应增强任意位置、任意大小低照度区域的新网络UIE-Net。对比实验表明,该方法对图像的局部低照度区域增强效果明显,在保留图像的细节、清晰度、结构相似性以及图像质量等方面表现较好,测试指标中平均梯度、水下图像清晰度、图像的结构相似度和峰值信噪比评价较好,均值分别可达到4.04、0.51、0.92和27.62 dB。
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关键词
水下低照度图像
图像增强
图像二值化
卷积神经网络
UIE-Net
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Keywords
low illumination underwater image
image enhancement
image binarization
convolution neural networks
UIE-Net
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分类号
TN209
[电子电信—物理电子学]
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