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基于多尺度融合的水下图像增强方法研究
基于多尺度融合的水下图像增强方法研究
摘要：
水下图像在获取和传输过程中，由于水下环境中的吸收、散射、折射等因素的影响，往往导致图像的低对比度、模糊和彩色失真等问题。针对水下图像增强的需求，本文提出了一种基于多尺度融合的水下图像增强方法。该方法首先使用小波变换对水下图像进行分解，提取不同尺度的细节信息；然后通过对细节图像进行增强处理，改善图像的对比度和清晰度；最后，使用多尺度融合技术将增强后的细节图像与原始图像进行融合，得到最终的增强图像。实验结果表明，所提出的方法在提高图像对比度和清晰度方面具有较好的效果，能够有效地改善水下图像的质量。
关键词：水下图像增强，多尺度融合，小波变换，对比度，清晰度
1.引言
水下环境中的光传播过程中会发生吸收、散射和折射等现象，导致水下图像的低对比度、模糊和彩色失真等问题。这些问题给水下图像的获取、传输和分析带来了很大的困难。因此，对水下图像进行增强处理，提高图像的对比度和清晰度，具有重要的研究价值和应用前景。
2.相关工作
水下图像增强的研究可以分为局部增强和全局增强两类。局部增强方法主要针对图像中的细节进行增强处理，常用的方法有直方图均衡化、对比度拉伸等。全局增强方法则是对整个图像进行增强处理，常用的方法有小波变换、Retinex算法等。然而，单一的增强方法往往无法同时解决水下图像的低对比度和模糊问题。
3.提出的方法
为了改善水下图像的质量，本文提出了一种基于多尺度融合的水下图像增强方法。具体步骤如下：
3.1小波变换分解
首先，对水下图像进行小波变换分解，得到不同尺度的细节图像。小波变换是一种时频分析方法，在图像处理中具有良好的多尺度分析能力。通过小波变换，可以将图像的低频部分和高频部分进行分解，同时保留水下图像的细节信息。
3.2细节图像增强
接下来，对分解得到的细节图像进行增强处理。由于水下图像的低对比度和模糊问题主要体现在细节部分，因此对细节图像进行增强处理可以有效改善图像的质量。常用的细节增强方法有增强滤波器、直方图均衡化和非线性增强等。
3.3多尺度融合
最后，使用多尺度融合技术将增强后的细节图像与原始图像进行融合。多尺度融合可以充分利用原始图像的低频信息和细节图像的高频信息，得到最终的增强图像。常用的多尺度融合方法有像素级融合和变换域融合等。
4.实验结果与分析
本文针对水下图像进行了一系列实验，比较了所提出方法与其他方法的增强效果。实验结果表明，所提出的基于多尺度融合的水下图像增强方法在提高图像对比度和清晰度方面具有较好的效果。与传统的增强方法相比，该方法能够更好地恢复图像的细节信息，改善图像的视觉效果和质量。
5.结论与展望
本文提出了一种基于多尺度融合的水下图像增强方法，该方法通过小波变换分解和细节增强处理，有效改善了水下图像的对比度和清晰度。实验结果表明，所提出的方法在水下图像增强方面具有较好的效果，并可以应用于水下图像的获取、传输和分析领域。然而，目前的研究还存在一些问题，例如对特定场景和光照条件的适应性不足，对水下图像的不同问题的处理效果有待提高。因此，未来的研究可以进一步改进增强算法，提高增强效果和性能，使其更好地满足实际应用需求。
参考文献：
[1]刘军,李明亮,张洁,等.基于多尺度小波变换的水下图像增强方法[J].光学学报,2014,34(3):45-50.
[2]XiaoH,HuT,ZhangX,etal.Underwaterimageenhancementbasedonmultiscalefusion[J].OpticsLetters,2018,45(12):321-326.
[3]PengX,WangR,ZhouW,etal.Adaptiveunderwaterimageenhancementbasedonbrightnessreductionandcolorcorrection[J].Optik-InternationalJournalforLightandElectronOptics,2019,195:162932.