文献类型：期刊文章

作　　者：代成刚[1,2,3] 林明星[1,2,3] 王震[1,2,3] 张东[4] 管志光[5]

Dai Chenggang;Lin Mingxing;Wang Zhen;Zhang Dong;Guan Zhiguang(School of Mechanical Engineering,Shandong University,Jinan,Shandong 250061,China;National Demonstration Center for Experimental Mechanical Engineering,School of Mechanical Engineering,Shandong University,Jinan,Shandong 250061,China;Key Laboratory of High-efficiency and Clean Mechanical Manufacture of Ministry of Education,School of Mechanical Engineering,Shandong University,Jinan,Shandong 250061,China;Institute of Automation Shangdong Academy of Sciences,Jinan,Shandong 250013,China;School of Construction Machinery,Shandong Jiaotong University,Jinan,Shandong 250023,China)

机构地区：[1]山东大学机械工程学院,山东济南250061 [2]山东大学机械工程学院机械基础实验教学中心,山东济南250061 [3]山东大学机械工程学院高效洁净机械制造教育部重点实验室,山东济南250061 [4]山东省科学院自动化研究所,山东济南250013 [5]山东交通学院工程机械学院,山东济南250023

出　　处：《光学学报》

基　　金：山东省重点研发计划(产业关键技术)(2016CYJS02A01)

年　　份：2018

卷　　号：38

期　　号：11

起止页码：78-87

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：光在水中传播时受水的吸收作用和水中微粒的散射作用而发生衰减;因水的浊度变化,且水下拍摄时景深不一,导致水下获取的图像雾化程度和色彩偏差不同。传统的去雾算法用于处理这些模糊程度和色差多变的图像时效果欠佳。针对该问题,提出基于亮通道色彩补偿与融合的水下图像增强算法。首先,基于亮通道对原图像进行色彩补偿,获得色彩补偿的图像;再对色彩补偿的图像进行自适应对比度拉伸获得对比度高的清晰图像;最后采用多尺度融合策略对色彩补偿后的图像及对比度拉伸后的图像进行融合。结果表明,本文算法可广泛应用于多种水下降质图像,且在无任何先验信息的条件下,能有效提高水下图像对比度和平衡图像色彩。

关 键 词：图像处理 水下图像增强  图像融合 亮通道  色彩补偿  

分 类 号：TN911.73]