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基于改进暗原色先验和颜色校正的水下图像增强
论文题目：基于改进暗原色先验和颜色校正的水下图像增强
摘要：
水下图像是由于水中散射和吸收导致的色彩失真和模糊问题而降低了图像的质量。为了提高水下图像的观测和分析能力，本论文提出了一种基于改进暗原色先验和颜色校正的水下图像增强算法。该算法通过引入暗原色先验模型对图像进行预处理，然后结合颜色校正方法对图像进行增强，能够有效地改善水下图像的亮度、对比度和色彩。
ABSTRACT:
Underwaterimagessufferfromcolordistortionandblurrinessduetoscatteringandabsorptioninwater,whichdegradethequalityoftheimages.Inordertoimprovetheobservationandanalysiscapabilitiesofunderwaterimages,thispaperproposesanunderwaterimageenhancementalgorithmbasedonanimproveddarkchannelpriorandcolorcorrection.Thealgorithmpreprocessestheimagesusingthedarkchannelpriormodelandthenenhancestheimagesbycombiningwithacolorcorrectionmethod,whichcaneffectivelyimprovethebrightness,contrast,andcolorofunderwaterimages.
1.引言
水下图像由于水中的散射和吸收引起的色彩失真和模糊问题，限制了水下视觉系统的性能和应用范围，因此水下图像增强成为了一个重要的研究方向。本论文旨在提出一种基于改进暗原色先验和颜色校正的水下图像增强算法，以改善水下图像的质量和提高观测和分析能力。
2.相关工作
过去的研究主要集中在对水下图像进行颜色校正和对比度增强。其中，暗原色先验方法被广泛应用于水下图像增强中，它通过在暗通道图像中寻找最小值来估计水下图像中的散射分量。然后，通过去除散射分量和进行颜色校正来增强图像。然而，传统的暗原色先验方法存在一些问题，如对大气光的估计不准确和颜色校正效果差的问题。
3.方法
本论文提出的算法克服了传统暗原色先验方法的问题，改进了暗原色估计和颜色校正方法。首先，通过对原始图像进行暗通道先验预处理，利用该方法估计出了水下图像中的大气光强度，并得到散射图像。然后，利用改进的颜色校正方法对散射图像进行去除散射分量，以实现对比度增强和颜色恢复。最后，将去除散射分量的图像与原始图像进行加权平均得到最终增强结果。
4.实验结果
为了评估所提出的算法的性能，实验使用了多组水下图像进行了比较。结果表明，所提出的算法能够有效地增强水下图像的亮度、对比度和色彩，改善了图像的视觉效果和信息可用性。与传统方法相比，本算法具有更好的性能。
5.结论
本论文提出了一种基于改进暗原色先验和颜色校正的水下图像增强算法，通过引入暗原色先验模型和改进的颜色校正方法，成功地改善了水下图像的质量和视觉效果。实验结果表明，所提出的算法在水下图像增强方面具有较好的性能和应用前景。
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