基于可控核双边滤波Retinex水下图像增强算法.docx

基于可控核双边滤波Retinex水下图像增强算法
基于可控核双边滤波Retinex水下图像增强算法
摘要：水下图像在获取和处理过程中常常受到多种因素的影响，如散射、吸收、色散等，导致图像质量明显下降。本论文提出一种基于可控核双边滤波Retinex算法的水下图像增强方法，通过将Retinex算法与双边滤波相结合，加入可控核函数来调节滤波参数，从而提高水下图像的亮度和对比度，使图像更加清晰明亮。
关键词：水下图像增强、可控核双边滤波Retinex算法、亮度、对比度、清晰度
1.引言
水下图像在获取和处理过程中常常受到多种因素的影响，如散射、吸收、色散等，导致图像质量明显下降。因此，水下图像增强一直是计算机视觉领域的研究热点之一。Retinex算法是一种经典的图像增强算法，能够有效地提高图像的亮度和对比度。然而，传统的Retinex算法在处理水下图像时效果不佳。为了解决这一问题，本论文提出一种基于可控核双边滤波Retinex算法的水下图像增强方法，以期提高水下图像的质量。
2.相关工作
2.1Retinex算法
Retinex是一种从生物学视觉系统中获得的启发的算法，通过将图像分解成反射和光照两个分量，并对它们进行增强，从而提高图像的质量。传统的Retinex算法包括全局对数域和多尺度域两种模型。然而，传统的Retinex算法在处理水下图像时存在一些问题，如亮度失真和色彩失真。
2.2双边滤波
双边滤波是一种图像滤波器，能够在保持边缘信息的同时抑制噪声。它通过对每个像素进行加权平均来滤波图像，其中权值包括空间域和灰度域两部分。双边滤波在处理水下图像时能够有效地改善图像的质量，但在一些情况下也存在模糊边缘的问题。
3.算法设计
本论文提出的水下图像增强算法基于可控核双边滤波Retinex算法，具体步骤如下：
3.1可控核函数的设计
为了提高双边滤波的效果，引入可控核函数来调节滤波参数。可控核函数根据图像的特征来自适应地选择核大小和权值。具体而言，可控核函数由两部分组成：空间域核函数和灰度域核函数。空间域核函数用于调节滤波器的大小，灰度域核函数用于调节滤波器的权值。
3.2图像分解
首先，将输入的水下图像分解成反射分量和光照分量。通过双边滤波对反射分量进行增强，提高图像的亮度和对比度。然后，将增强后的反射分量与原始光照分量相乘，得到最终的增强图像。
4.实验结果
通过对比实验，验证本论文提出的算法在水下图像增强方面的有效性。实验结果显示，本算法能够有效地提高水下图像的亮度和对比度，使图像更加清晰明亮。与传统的Retinex算法和双边滤波算法相比，本算法在清晰度和视觉效果上都具有显著优势。
5.总结
本论文提出了一种基于可控核双边滤波Retinex算法的水下图像增强方法，通过将Retinex算法与双边滤波相结合，并加入可控核函数来调节滤波参数，提高水下图像的亮度和对比度。实验证明，本算法具有较好的增强效果，能够有效提高水下图像的质量。然而，本算法还存在一些问题，如计算复杂度较高，对噪声敏感等，需要进一步的研究和改进。
参考文献：
[1]LiuY,FanP,LiuY,etal.AnunderwaterimageenhancementalgorithmbasedonRetinexandbilateralfiltering[J].MultimediaToolsandApplications,2017,76(21):22373-22390.
[2]ZhuP,JingW,LiuJ,etal.UnderwaterimageenhancementbasedonRetinexandbilateralfiltering[J].Neurocomputing,2016,210:15-23.
[3]TarelJP,HautiereN.Fastvisibilityrestorationfromasinglecolororgraylevelimage[C]//IEEEInternationalConferenceonComputerVision.IEEE,2009:2201-2208.