一种基于色彩补偿的水下图像综合增强算法

杨 淼，王海文，胡 珂，殷 歌，胡金通

一种基于色彩补偿的水下图像综合增强算法

杨 淼1,2，王海文1，胡 珂1，殷 歌1，胡金通1

(1. 江苏海洋大学电子工程学院，江苏 连云港 222005； 2. 青岛海洋科学与技术试点国家实验室，山东 青岛 266237)

针对退化的水下图像在高级视觉分析任务中无法进行有效的目标检测及识别的问题，提出了一种通过色彩补偿和对比度拉伸，HSV空间校正和亮度通道去模糊系列方法实现了对水下图像的色彩校正、色彩对比度、饱和度和细节清晰度的综合提高。其中，提出了基于高斯滤波的亮度通道去散射方法，并对典型水体水下图像综合增强参数进行了分析。实验对比了综合增强方法和其他增强方法对偏蓝、偏绿、偏黄、白色近岸浅滩水下图像的处理结果并通过目标检测网络对7种算法增强后的水下图像数据集进行训练与测试，对比了平均水下目标识别准确率和检测到的目标数量与实际目标数量的比值来评估各个增强算法对于水下目标识别和检测任务中的作用。实验表明，与现有方法相比，该算法不仅可以有效地实现各类水下图像清晰度和色彩增强，适用范围广，而且可以有效地提高水下图像目标识别任务的准确率和检测数量。

水下图像增强；高斯滤波；亮度通道去散射；目标检测；水下图像质量评价

水下视觉是海洋探测、海洋生物调查、水下工程监测中重要的科学研究依据[1-5]。近年来国内外学者在基于Retinex模型[6]、暗通道先验[7-12]、暗通道与色彩校正相结合[13]、色彩平衡和补偿衰减[14]、图像融合[15]等方面提出了很多水下图像复原、增强方法。……