【图像增强】基于波长补偿和去雾水下图像增强附Matlab代码

原创于 2025-12-20 23:53:32 发布 · 539 阅读

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🔥 内容介绍

海洋覆盖了地球71%的表面积，蕴藏着丰富的资源与未知的奥秘，水下探测技术已成为海洋科学研究、资源勘探、水下作业、海洋生态保护等领域的核心支撑。而图像作为水下信息传递的重要载体，其质量直接决定了探测任务的成败——清晰的水下图像能帮助科研人员精准识别海洋生物、分析地质结构，辅助潜水员完成检修、搜救等作业。

然而，水下环境的特殊性让图像采集面临严峻挑战，导致原始水下图像普遍存在“颜色失真、对比度低、细节模糊”三大问题：一方面，水体对不同波长的光线存在选择性吸收和散射，红光等长波光线在短距离内就被大量吸收，使图像呈现偏蓝、偏绿的色调；另一方面，水中的悬浮颗粒会产生米氏散射，导致光线传播路径偏离，形成“雾感”，遮挡图像细节，降低对比度。传统图像增强方法（如直方图均衡化、伽马校正）虽能一定程度提升对比度，但难以同时解决颜色失真和雾感模糊的核心问题。因此，融合波长补偿与去雾技术的水下图像增强方案，成为突破这一困境的关键方向。

核心技术解析：波长补偿与去雾的协同增效原理

水下图像质量退化的本质是“光线衰减”与“散射干扰”的双重作用，基于波长补偿和去雾的水下图像增强技术，通过针对性解决这两个核心问题，实现图像质量的全面提升。其核心逻辑是：先通过波长补偿修正颜色失真，再通过去雾算法消除散射模糊，两者协同作用，还原水下场景的真实视觉效果。

（一）波长补偿：找回丢失的“色彩平衡”

波长补偿技术的核心目标是修正水体对不同波长光线的选择性吸收，还原图像的真实色彩。水下环境中，光线的衰减程度随波长变化显著：红光（波长620-750nm）衰减最快，在清水中传播10米后强度就衰减90%以上；绿光（500-570nm）和蓝光（450-495nm）衰减相对较慢，成为水下图像的主要成像光线，这也是原始水下图像偏蓝、偏绿的根本原因。

波长补偿的核心原理是：根据水体的光衰减特性，建立不同波长光线的衰减模型，通过反向补偿的方式，增强被过度吸收的长波光线（如红光）强度，平衡各波长光线的比例，实现色彩校正。具体实现方式包括：1. 基于物理模型的补偿：通过测量或估算水体的吸收系数和散射系数，建立光线衰减模型，计算各像素点在不同波长下的真实光线强度，反向修正像素值；2. 数据驱动的补偿：利用深度学习模型，学习大量“原始水下图像-清晰标注图像”的配对数据，自动学习波长补偿的映射关系，实现自适应色彩校正；3. 多通道增益调整：针对RGB图像的三个通道，分别计算增益系数，对衰减严重的红色通道进行重点增强，同时微调绿色和蓝色通道，避免色彩过校正。

（二）水下去雾：穿透散射的“清晰视界”

水下去雾技术主要解决悬浮颗粒导致的散射干扰，提升图像对比度和细节清晰度。与大气雾霾不同，水下散射的介质是水体和悬浮颗粒，散射机制更复杂（同时存在瑞利散射和米氏散射），但核心原理与大气去雾类似——通过建立散射模型，分离“有效信号光”（从目标物体反射的光线）和“散射光”（被悬浮颗粒散射的光线），去除散射光干扰，还原目标细节。

常用的水下去雾算法可分为三大类：1. 基于物理模型的去雾算法：借鉴大气去雾的暗通道先验理论，结合水下散射特性，提出水下暗通道先验、水下传输率模型等，通过估计散射光强度和传输率，还原清晰图像；例如，通过计算图像的暗通道，估算出环境光强度，再根据水下传输率模型分离散射光；2. 基于图像增强的去雾算法：通过提升图像对比度、增强边缘细节的方式间接实现去雾效果，如自适应直方图均衡化、Retinex算法等，这类方法计算简单、实时性强，但容易导致噪声放大；3. 基于深度学习的去雾算法：利用卷积神经网络（CNN）、Transformer等模型，直接学习“雾天图像-清晰图像”的映射关系，能自适应处理不同雾浓度的水下图像，去雾效果和泛化能力更强，是当前的主流研究方向。

（三）协同增效：1+1>2的增强逻辑

波长补偿与去雾技术的协同使用，是解决水下图像增强难题的关键：如果仅进行波长补偿，虽然能修正颜色失真，但散射导致的雾感和细节模糊问题仍未解决，图像整体依然模糊；如果仅进行去雾处理，虽然能提升对比度，但颜色失真问题会被放大，图像色调依然异常。只有先通过波长补偿还原色彩平衡，再通过去雾算法消除散射干扰，才能实现“色彩真实、细节清晰、对比度适中”的增强效果。

此外，部分先进方案会采用“联合优化”的思路，将波长补偿和去雾融入同一个模型中，通过统一的损失函数（如色彩损失、清晰度损失、对比度损失），实现两个任务的协同优化，避免分阶段处理导致的误差累积，进一步提升增强效果。

⛳️ 运行结果

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