【图像融合】一种基于单图像融合的增强水下图像质量的方法Matlab论文复现

最新推荐文章于 2025-11-26 18:45:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-26 18:45:00 发布 · 604 阅读

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🔥 内容介绍

水下成像由于水介质的散射和吸收作用，往往会产生图像质量下降的问题，例如颜色失真、对比度降低、细节模糊等。本文介绍一种有效且简便的单图像处理技术，旨在增强水下退化图像的质量。该方法无需特殊硬件设备，也无需预先了解水下环境条件或场景结构信息，仅依靠对原始退化图像进行颜色补偿和白平衡处理后，通过两种衍生图像的融合实现图像增强。该融合过程巧妙地利用权重图来引导边缘和色彩对比度的转移，并采用多尺度融合策略来避免权重图的锐利过渡在重建图像的低频分量中产生伪影。大量的定性和定量评估结果表明，该方法能够有效改善水下图像的曝光度、全局对比度和边缘锐度，并且在一定程度上不受相机参数的影响。此外，该算法的应用还能够提高图像分割和关键点匹配等后续图像处理应用的精度。

本文提出的方法的核心在于对单幅水下图像进行双图像融合。首先，对原始水下图像进行颜色补偿和白平衡处理，以校正水下光照条件的影响，去除颜色偏差。这一预处理步骤至关重要，因为它为后续的图像融合奠定了良好的基础，确保融合过程能够更有效地提取图像中的有用信息。之后，我们从颜色补偿和白平衡后的图像中提取出两幅具有互补信息的图像。这两幅图像的设计目标是，一幅图像主要保留图像的低频信息和整体颜色信息，另一幅图像则突出图像的边缘和高频细节。这种设计理念源于对水下图像退化机理的深入理解：水下散射主要影响图像的高频信息，导致细节模糊，而吸收作用则会降低图像的整体亮度和对比度。因此，通过分离低频和高频信息，我们可以更有针对性地进行图像增强。

为了精确地控制融合过程，我们为这两幅图像分别设计了相应的权重图。权重图的作用是引导图像信息的融合比例，赋予不同区域不同的权重。具体而言，对于第一幅图像（主要包含低频信息），其权重图在图像的平滑区域具有较高的权重，而在边缘区域则权重较低；反之，对于第二幅图像（主要包含高频信息），其权重图在边缘区域具有较高的权重，而在平滑区域则权重较低。这种权重图的设计确保了在融合过程中，边缘信息能够得到有效的增强，而不会破坏图像的整体平滑性。

然而，简单地使用锐利的权重图可能会导致融合图像中出现伪影，尤其是在低频区域。为了解决这个问题，我们引入了多尺度融合策略。该策略通过对图像进行多尺度分解，分别在不同的尺度上进行融合，然后将融合后的多尺度图像进行重构。这种方法可以有效地平滑权重图的过渡，避免在低频区域产生伪影，从而提高融合图像的质量。

为了验证本文方法的有效性，我们进行了大量的定性和定量评估。定性评估主要通过目视观察来判断增强图像的视觉效果，例如曝光度、对比度和边缘锐度等。定量评估则采用了多种客观指标，例如峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)等，来对增强图像的质量进行客观评价。实验结果表明，我们的方法能够显著提高水下图像的质量，改善其曝光度、全局对比度和边缘锐度，并取得优于现有技术的性能。

此外，我们还测试了该算法在不同相机设置下的鲁棒性。实验结果表明，我们的算法在一定程度上能够不受相机参数的影响，展现了良好的泛化能力。更重要的是，我们验证了该算法能够提高后续图像处理应用的精度，例如图像分割和关键点匹配等。这表明我们的方法不仅能够增强图像的视觉质量，而且能够提升基于这些图像的后续任务的性能。

总而言之，本文提出了一种基于单图像融合的增强水下图像质量的方法。该方法简单有效，无需特殊硬件和先验知识，通过巧妙地设计双图像和权重图，并采用多尺度融合策略，有效地提高了水下图像的质量，并提升了后续图像处理应用的精度。未来的研究方向可以集中在进一步提高算法的鲁棒性以及扩展到其他类型的退化图像处理上。