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10.11975/j.issn.1002-6819.2022.14.020

双背景光自适应融合与透射图精准估计水下图像复原

引用
针对水下图像普遍存在低对比度、低亮度和颜色失真,以及现有的水下图像复原方法恢复结果不自然、亮度不均和主体色调偏红等问题,该研究提出了双背景光自适应融合与透射图精准估计水下图像方法.采用基于水下光衰减特性和背景光平坦性的双背景光自适应融合策略以提高估算的融合背景光准确度,通过新型水下暗通道先验、反向饱和图和三通道光谱衰减系数估算出更加精准的水下图像透射图,最后将估算出的融合背景光与精准透射图应用于水下成像模型得到复原后的水下图像.在广东罗非鱼良种场水产养殖数据集和水下图像增强基准数据集的试验结果表明:对比暗通道先验、最大强度先验、基于模糊和光吸收、蓝绿通道去雾、基于背景光统计模型和透射图优化5种水下图像复原方法,在主观恢复效果评价中,该文方法能有效纠正水下图像失真、亮度偏暗和主体色调偏红等问题;在7个客观评价指标中,该文方法在6个指标中取得最好值,其中全参考图像质量评价指标中的峰值信噪比、结构相似性、均方误差和视觉信息保真度等数值比次好水下图像复原方法分别提升了0.52%、2.1%、3.4%和0.86%;无参考图像质量评价指标中的自然图像质量评价指标和水下图像质量评价数值比次好水下图像复原方法分别提升了2.4%和7.4%.该文方法在解决传统水下图像复原方法中存在的亮度不均和颜色偏红等问题具有一定优势,可以为水下图像复原方法提供技术借鉴.

图像处理、渔业、水下图像、图像复原、暗通道先验、颜色校正、背景光、透射图

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TP391(计算技术、计算机技术)

国家自然科学基金;广东省重点领域研发计划;广东省重点领域研发计划;广州市创新平台建设计划;广州市重点研发计划项目;广东省普通高校创新团队项目;广东省科技兴农项目;广东省科技兴农项目

2022-10-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

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农业工程学报

1002-6819

11-2047/S

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2022,38(14)

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