结合改进红通道先验与幂律校正CLAHE的水下图像复原方法

朱佳琦，周丽丽，闫晶晶，王桥桥，蒋玉红，何立风

（1.陕西科技大学 电气与控制工程学院，陕西 西安 710021；2.陕西科技大学 电子信息与人工智能学院，陕西 西安 710021）

0 引言

水下图像是一种重要的信息载体，在水下资源勘探、水下环境监测、海洋军事工程及水下机器人等研究领域有着重要的意义[1]。在水下环境中，水分子和悬浮颗粒对可见光的散射会造成水下成像模糊，不同波长可见光在水中衰减程度不一致会使得水下成像产生色偏，最终导致水下图像出现明显的退质现象。因此，水下图像复原具有很大的现实意义。

在研究方向上，主要是图像增强和图像复原，二者的结合使用也较为普遍。图像增强是通过提升图片的对比度或色彩系数等改善其视觉效果，典型算法如Retinex 算法[2]、CLAHE 算法等，在处理亮度较大的图片时，该类算法存在放大噪声，色彩校正过度等问题。图像复原则是基于图像退化过程的先验知识，将其恢复还原，近年研究较多的有暗通道先验算法[3]。结合水下成像特点，2016年Li 等人[4]采用G，B 两通道求取水下图像透射率，规避R 通道的影响，增强了图片的清晰度；曹美等[5]利用通道直方图的统计特性预估暗通道先验模型中的水体光强，并利用双边滤波优化模型中的透射率，在此基础上利用灰线性拉伸方法进行颜色校正；2018年徐岩等[6]基于各通道透射率图与光学传递函数的关系，采用逆滤波及高斯分布线性拉伸去除前向散射分量、提高图像对比度。……