【图像增强】基于颜色补偿和白平衡实现水下图像增强附matlab复现

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🔥 内容介绍

本文介绍了一种有效的方法，用于增强因介质散射和吸收而导致退化的水下图像。我们的方法是一种单图像方法，不需要专门的硬件或关于水下条件或场景结构的知识。它建立在将两个直接从原始退化图像的颜色补偿和白平衡版本中获得的图像混合的基础上。这两个待融合图像及其关联的权重图被定义为促进边缘和颜色对比度的转移到输出图像。为了避免锐利的权重图过渡在重建图像的低频成分中产生伪影，我们还采用了一种多尺度融合策略。

我们广泛的定性和定量评估表明，我们增强后的图像和视频具有更好的暗区域曝光度、更高的全局对比度和更清晰的边缘。我们的验证还证明，我们的算法在很大程度上独立于相机设置，并提高了几个图像处理应用的精度，例如图像分割和关键点匹配。

引言

水下图像通常受到光线散射和吸收的影响，导致图像质量下降，例如对比度降低、颜色失真和细节丢失。这种质量下降会严重影响水下图像处理任务，例如目标识别、场景重建和水下机器人导航。

为了克服这些挑战，许多研究人员致力于开发增强水下图像质量的方法。这些方法主要分为两类：基于硬件的方法和基于软件的方法。基于硬件的方法通常使用特殊的照明系统或相机，以减少水下的光散射和吸收。然而，这些方法通常成本高昂且难以部署。

另一方面，基于软件的方法通过图像处理技术来改善图像质量。这些方法通常利用图像先验知识，例如水体的光学特性或场景结构，来恢复退化的图像。然而，这些方法通常需要大量的训练数据或专门的知识，并且在实际应用中可能难以推广。

方法

本文提出了一种简单而有效的水下图像增强方法。我们的方法是基于单图像的，这意味着它只需要一个退化的水下图像作为输入。我们的方法的灵感来自于以下观察：退化的水下图像通常包含一些有用的信息，例如边缘信息和颜色信息，可以用于重建高质量的图像。

我们的方法包括以下几个步骤：

1. 颜色补偿和白平衡：对原始图像进行颜色补偿和白平衡，以纠正由水体引起的色彩失真。

2. 图像融合：将两个从颜色补偿和白平衡图像中导出的图像进行融合。这两个图像分别代表图像的高频细节和低频信息。

3. 权重图：为每个图像生成一个权重图，以控制它们在融合过程中的贡献。权重图被设计为增强边缘信息和颜色对比度。

4. 多尺度融合：为了避免锐利的权重图过渡在重建图像的低频成分中产生伪影，我们采用了一种多尺度融合策略，将图像分解成不同的尺度，并对每个尺度进行融合。

实验结果

我们对各种水下图像进行了实验，以评估我们方法的性能。实验结果表明，我们的方法可以有效地增强水下图像的质量。增强后的图像具有更好的曝光度、更高的对比度和更清晰的边缘。此外，我们还发现我们的方法可以提高几个图像处理应用的精度，例如图像分割和关键点匹配。

结论

本文提出了一种基于单图像的水下图像增强方法。我们的方法不需要专门的硬件或关于水下条件或场景结构的知识。我们的实验结果表明，我们的方法可以有效地增强水下图像的质量，并且可以提高几个图像处理应用的精度。。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

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