2019-S1-175-基于红色暗通道先验理论与CLAHE算法的水下图像增强算法

基于CycleGAN的水下图像增强算法

现代电子技术Modern Electronics Technique2023年12月1日第46卷第23期Dec. 2023Vol. 46 No. 23

0 引言

水下图像增强技术在海洋开发与探测中至关重要，

是水下机器人进行水下作业的前提[1]，在海洋开发与环

境保护方面都具有很重要的意义[2]。水体以及其中的悬

浮颗粒会引起光的衰减和散射，进而会使得水下图像出

现颜色改变、细节模糊、亮度下降等现象，因此通过图像

增强技术获得更真实的水下图像具有很重要的意义[3]。

目前，基于CycleGAN对水下图像增强的算法虽然解决了对成对数据集依赖的问题，但仍存在亮度不均衡、颜

色校正不佳和纹理细节恢复不到位的问题。

因此，针对上述问题，本文提出了一种基于循环生

成对抗网络的改进网络模型，通过在U⁃Net中引入多尺

度卷积和残差空洞卷积来提升水下图像纹理细节的恢

复。通过引入全卷积的亮度均衡模块以及图像强边缘

结构相似度（SESS）损失函数来调节亮度均衡和颜色恢

复[4]。使用双重判别器促进生成器更好地提取输入图像的

细节特征，进而生成更高质量的水下增强图像。基于CycleGAN的水下图像增强算法

胡志润，李然

（大连海洋大学信息工程学院，辽宁大连 116023）

摘要：针对水下图像亮度低、颜色失真以及纹理模糊等问题，提出多尺度循环对抗（MCA）损失函数并用于CycleGAN中，构建了MCA⁃CycleGAN算法。该网络的生成器是基于U⁃Net并加入了多尺度卷积和空洞残差卷积，能有效增强水下图像的亮度、颜色以及纹理细节信息；亮度均衡方面采用了全卷积模块，使图像亮度分布均匀进而获得较好的主观视觉。判别器模块采用双重判别器，较好地提取图像的细节信息进而促进整个网络模型生成更高质量的图像。实验证明，该网络模型与其他模型相比，在PSNR、UIQM和UCIQE客观指标上分别提升了4.602、0.131 1和0.032 7，且生成的增强图像更清晰、更自然、更符合人类的主观视觉。关键词：水下图像增强； MCA⁃CycleGAN； U⁃Net；全卷积模块；双重判别器；图像纹理中图分类号： TN911.73⁃34； TP391.41； TP183 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2023）23⁃0079⁃06

一种水下图像增强算法的实现和仿真

黄波;顾青

【期刊名称】《电子科技》

【年(卷),期】2015(028)004

【摘要】由于水下环境的特殊性和复杂性,使得水下图像的质量差、图像对比度低.文中给出了一种基于空间域的图像增强方法,该算法利用均值算法估计水下图像背景,从原水下图像衰减背景图像,再对衰减背景之后的图像进行改进的图像锐化处理.通过对算法仿真结果的分析可知,处理后的图像整体对比度明显提升,同时使得目标的边缘更加清晰.

【总页数】3页(P20-22)

【作者】黄波;顾青

【作者单位】昆明船舶设备试验研究中心第2研究室,云南昆明650051;昆明船舶设备试验研究中心第2研究室,云南昆明650051

【正文语种】中文

【中图分类】TP391.41

【相关文献】

1.一种基于à Trous算法的水下图像增强算法 [J], 黄允浒;韩燕;吐尔洪江·阿布都克力木

2.一种改进的红外图像增强算法及其在FPGA上的实现 [J], 曾稳情;廖胜;王万平;魏红艳

3.一种有效的低对比度水下图像增强算法 [J], 陈从平;王健;邹雷;张发军 4.一种高效的水下图像增强算法——CLAHE的优化 [J], 史学超; 王子阳; 陶毅; 陈巍

5.一种水下对空成像图像增强算法 [J], 徐枫;刘爱东;陈宏利

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CLAHE算法,图像增强

限制对比度自适应直方图均衡化算法原理、实现及效果

分类：图像预处理2013-04-08 09:12 818人阅读评论(0) 收藏举报

图像处理直方图均衡化

限制对比度自适应直方图均衡化算法原理、实现及效果

原文作者blog：/Imageshop/archive/2013/04/07/3006334.html

一、自适应直方图均衡化(Adaptive histgram equalization/AHE)

1.简述

自适应直方图均衡化(AHE)用来提升图像的对比度的一种计算机图像处理技术。和普通的直方图均衡算法不同，AHE算法通过计算图像的局部直方图，然后重新分布亮度来来改变图像对比度。因此，该算法更适合于改进图像的局部对比度以及获得更多的图像细节。

不过，AHE有过度放大图像中相同区域的噪音的问题，另外一种自适应的直方图均衡算法即限制对比度直方图均衡（CLAHE）算法能有限的限制这种不利的放大。

2. 算法的解释

普通的直方图均衡算法对于整幅图像的像素使用相同的直方图变换，对于那些像素值分布比较均衡的图像来说，算法的效果很好。然后，如果图像中包括明显比图像其它区域暗或者亮的部分，在这些部分的对比度将得不到有效的增强。

AHE算法通过对局部区域执行响应的直方图均衡来改变上述问题。该算法首先被开发出来适用于改进航天器驾驶舱的显示效果。其最简单的形式，就是每个像素通过其周边一个矩形范围内的像素的直方图进行均衡化。均衡的方式则完全同普通的均衡化算法：变换函数同像素周边的累积直方图函数（CDF）成比例。

图像边缘的像素需要特殊处理，因为边缘像素的领域不完全在图像内部。这个通过镜像图像边缘的行像素或列像素来解决。直接复制边缘的像素进行扩充是不合适的。因为这会导致带有剑锋的领域直方图。

3. AHE的属性 • 领域的大小是该方法的一个参数。领域小，对比度得到增强，领域大，则对比度降低。

基于暗通道的水下图像增强

龙源期刊网

基于暗通道的水下图像增强

作者：孙嘉然

来源：《数码设计》2018年第09期

摘要： 21世纪是“海洋的世纪”，开展海洋环境探测工作的战略意义日益突显。为了满足探测需求，基于光学图像的水下探测技术成为主流手段，而水下图像增强则是其中的关键。本文对暗通道算法加以改进，将其迁移到水下环境之中，去除了图像中的噪声，提高了水下图像的质量，为水下探测提供了保障。

关键词：暗通道;水下图像增强;图像处理

中图分类号： TP391.41;; ;文献标识码： A;; ;文章编号： 1672-9129（2018）09-0055-01

Abstract： The21st century is the century of the ocean， the strategic significance of marine

environmental exploration is increasingly prominent. In order to meet the detection needs，underwater detection technology based on optical images has become the mainstream means， and

underwater image enhancement is a key issue. In this paper， the dark channel algorithm is improved

to fit the underwater environment. The proposed algorithm removes the noise and improves the

quality of the underwater image， which provides a guarantee for underwater detection.

基于UNDERWATER-CUT模型的水下图像增强算法

姚鹏;刘玉会

【期刊名称】《水下无人系统学报》

【年(卷),期】2022(30)5

【摘要】针对水下图像的颜色失真和对比度失衡问题,提出了一种基于UNDERWATER-CUT模型的弱监督水下图像增强算法。该算法网络训练时无需成对训练集,通过图像分块的方式构建对比学习正负样本,约束了图像生成的内容。使用了结构相似性损失函数对水下图像增强进行约束,确保CUT模型在对水下图像域到脱水图像域进行转换过程中的物体结构不变。同时还使用alignment和uniformity 2个简单函数的线性组合来近似逼近CUT模型的InfoNCE损失函数,使得改进后的模型训练更容易收敛到最优值。实验结果证明经过文中算法增强后的图像,颜色失真得到极大的修正,图像中的物体结构和修复前的图像基本一致。

【总页数】7页(P605-611)

【作者】姚鹏;刘玉会

【作者单位】中国海洋大学工程学院

【正文语种】中文

【中图分类】U675.81;TJ630

【相关文献】

1.一种基于à Trous算法的水下图像增强算法2.基于暗原色先验模型的水下图像增强算法3.基于红色暗通道先验理论与CLAHE算法的水下图像增强算法4.基于暗通道模型的农业用机井水下图像增强算法5.基于暗原色先验模型的水下彩色图像增强算法

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水下图像增强算法的研究的开题报告

一、选题背景及研究意义

随着水下机器人、遥感技术等科技的发展，水下图像获取越来越重要。然而，由于水下环境中水质、光线等因素的影响，所获取到的水下图像往往存在很多问题，如低对比度、模糊、噪点等。这些问题将极大地限制水下图像应用和后期处理的效果。

因此，研发水下图像增强算法已成为解决这一问题的关键。水下图像增强算法可加强图像的清晰度、对比度和亮度等，从而提高水下图像的质量。同时，水下图像增强算法对作为水下工程、水下环境调查和科学研究中关键的图像分析，包括目标检测、跟踪、定位和计算机视觉等都具有重要意义。

二、研究内容及方法

2.1 研究内容

本论文将从以下两个方面进行研究：

（1）水下图像质量评估

首先，需要对水下图像进行质量评估，确定需要增强的图像的类型以及具体需要增强的内容。通过图像分析和处理技术，可以判断图像中的哪些特征最需要增强。然后选择最合适的增强方法进行增强处理，从而改善图像质量。

（2）水下图像增强算法研究

将针对水下图像特殊的成像环境，结合图像增强领域的研究成果，研究适用于水下图像的增强算法，以改善图像清晰度、对比度和亮度等问题。针对不同的水下拍摄环境、水质和成像设备，设计并实现相应的算法。

2.2 研究方法（1）图像质量评估

通过图像处理、计算机视觉等技术，对水下图像进行分析处理。采用评价指标比较具有代表性的水下图像增强算法和其他图像处理算法的效果，选择最优的增强算法。

（2）水下图像增强算法

本文将采用基于迭代分解的增强算法、直方图均衡化算法和非局部均值（NLM）算法等方法，进行水下图像的增强处理。同时，对比以上三种方法的优劣，并针对各种算法的适用场景进行分析，为后续的水下图像处理工作提供合适的算法选择。

三、预期目标和成果

（1）完成对水下图像的质量评估，并确定最适合的图像增强算法。

（2）针对不同的水下拍摄环境设计相应的图像增强算法。

（3）实现水下图像增强算法，并与其他算法进行比较效果，验证所提出算法的优越性。

基于人工欠曝光融合和白平衡技术的水下图像增强算法

2021⁃12⁃10

计算机应用,JournalofComputerApplications2021,41(12):3672-3679ISSN1001⁃9081CODENJYIIDUhttp：//

基于人工欠曝光融合和白平衡技术的水下图像增强算法

陶冶1，2*，许文海1，徐鲁强2，郭富城2，蒲海波2，陈广同2

（1.大连海事大学信息科学技术学院，辽宁大连116026；2.辽宁港口集团有限公司专业能力中心，辽宁大连116001）（∗通信作者电子邮箱taoyeln@）

摘要：获得清晰准确的水下图像是人类探索水下世界的重要前置条件。然而与平常图像相比，水下图像往往具

有对比度低、细节保留不足及颜色失真等问题，这导致其视觉效果不佳。针对上述问题，提出了基于人工欠曝光融合

和白平衡技术（AUF+WB）的水下图像增强算法。首先，利用调节伽马值的方式对原始水下图像进行操作，从而生成5

幅相应的欠曝光图像；然后，以对比度、饱和度及良好曝光度作为融合权重，并结合多尺度融合来生成融合图像；最

后，将各类颜色通道补偿后的图像分别结合灰色世界假设白平衡生成相应的白平衡图像，再利用水下彩色图像质量

评价指标（UCIQE）及水下图像质量评价标准（UIQM）对得到的白平衡图像进行评价。通过选取不同类型的水下图像

作为实验样本，将AUF+WB算法与现存先进的水下图像去雾算法进行比较，结果表明AUF+WB算法在图像质量定

性、定量两方面分析中和对比算法相比均有更好的表现。所提出的AUF+WB算法可矫正水下图像的颜色失真，并增

强其对比度、恢复其细节，有效提升了水下图像的视觉质量。关键词：水下图像；图像增强；图像融合；伽马矫正；白平衡

中图分类号：TP751.1文献标志码：A

Underwaterimageenhancementalgorithmbasedon

artificialunder-exposurefusionandwhite-balancingtechnique

基于加权引导滤波的水下图像增强算法

敖珺;孙宗凯;马春波

【摘要】In order to solve the problem of low contrast,large noise of

underwater images,an underwater image enhancement algorithm based

on weighted guided filter is proposed.The algorithm improves image

contrast by CLAHE.Then the edge-aware weighting of weighted guided

filter is accurately calculated by Canny algorithm instead of variance.The

enhancement image is denoised with weighted guided filter and the

saturation and value components of the denoised image are locally en-hanced.The experimental results show that the image noises are

suppressed effectively,the structural similarity of enhanced images is

improved.Besides,the enhanced images have high contrast and good

visibility.%针对水下图像存在对比度低、噪声较多的问题，提出一种基于加权引导滤波的水下图像增强算法。该算法通过CLAHE方法增强图像对比度，并用Canny算子代替方差边缘检测法，实现对加权引导滤波器边缘权重的准确估计。通过加权引导滤波器对增强图像降噪，并对降噪图像的亮度和饱和度进行分块对比度增强。实验结果表明，该算法能够有效抑制图像噪声，提高增强图像的结构相似度，且增强后图像的对比度高，可视性好。

一种基于波长的分布式改进的水下图像增强算法

黄佳燕;卞佳伟;骆绍烨

【期刊名称】《莆田学院学报》

【年(卷),期】2024(31)2

【摘要】针对光在水下传播时会衰减和散射,导致水下收集的图像通常出现颜色失真或对比度低等现象,提出了一种基于波长的分布式改进的深度神经网络模型,模型重新设置了超参数值以平滑算法优化的梯度摆动幅度,引入了dropout层以缓解网络模型的过拟合现象;在公开的数据集上,应用改进模型与现有的4种水下图像增强算法进行定量与定性实验;实验结果表明,该模型在不同颜色失真的水下图像增强结果上优于对比算法,且对带噪声干扰的水下图像仍然具有较好的增强效果。

【总页数】8页(P69-75)

【作者】黄佳燕;卞佳伟;骆绍烨

【作者单位】莆田学院新工科产业学院

【正文语种】中文

【中图分类】TP751

【相关文献】

1.一种基于à Trous算法的水下图像增强算法2.基于改进的同态滤波和Retinex的水下图像增强的算法研究3.基于暗通道先验改进算法的水下图像增强方法研究4.基于改进的MSRCR-CLAHE融合的水下图像增强算法5.基于改进DCP水下图像增强算法研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买

基于Retinex模型的水下图像增强方法

田宁;程莉;元海文;朱会

【期刊名称】《中国科技论文》

【年(卷),期】2022(17)11

【摘要】针对水下图像颜色失真和低对比度2个主要问题,提出了一种弱通道耦合的颜色校正和基于Retinex模型的对比度提升方法。首先通过计算补偿系数对弱通道进行补偿和拉伸以达到颜色校正的目的,然后提出一个变分方程,求解得到图像的光照图,基于Retinex模型提升图像对比度。从UIEB数据集中挑选出绿色、蓝色水下图像,采用UIQM、UCIQE、PCQI指标衡量所提方法的性能,并与其他先进方法相比校,证明所提方法取得了更好的效果。所提方法有效解决了水下图像由于颜色失真而造成的细节模糊问题,提升了水下图像的可见性,得到的增强图像也更符合人类视觉。

【总页数】8页(P1281-1288)

【作者】田宁;程莉;元海文;朱会

【作者单位】武汉工程大学电气信息学院;武汉理工大学智能交通系统研究中心;国家水运安全工程技术研究中心

【正文语种】中文

【中图分类】TP751.1

【相关文献】 1.基于色彩衰减补偿和Retinex的水下图像增强2.基于HSI的改进Retinex水下图像增强算法3.基于改进的同态滤波和Retinex的水下图像增强的算法研究4.基于改进多尺度retinex的水下图像增强研究5.基于Retinex和ADMM优化的水下光照不均匀图像增强算法

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