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申请/专利权人：南京理工大学

摘要：本发明公开了一种基于暗通道先验算法的水下机器人图像复原方法，首先基于暗通道先验算法构建了简化的水下成像模型，然后基于灰度世界假设理论，对RGB三通道进行颜色校正，再使用自适应曝光算法补偿颜色失真，输出复原的图像；并且将UDCP法、利用新的水下光学模型推导出的增强算法与本发明提出的改进的暗通道先验和颜色校正的水下图像复原方法进行比较分析。本发明可以有效地提高水下图像的对比度并且改善水下图像的颜色失真，可以应用于实际水下场景中。

主权项：1.一种基于暗通道先验算法的水下机器人图像复原方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采集多张不同的图像，并将RGB图像的三个通道拆分；步骤2、分别估计出红色通道和蓝绿通道的背景光，估计三个通道的透射率；具体为：水下成像模型可描述为如下形式：Icx＝Jcxtx-Bc1-tx,c∈{r,g,b}1式中x为像素点，Icx为采集的水下图像，Jcx为复原的图像，tx为光在水中的散射率，Bc为水下图像的背景光，r,g,b分别代表图像的红、绿、蓝三通道；利用RGB三通道的差异进行估计，将红色通道的最大光强与绿色通道和蓝色通道的最大光强作比较： 式中Dx为三通道光强差值的最大值，Icx为采集的水下图像，Ω为图像的一块局部区域；估计背景光Bc： 式中Br代表背景光的红色通道，Ir代表采集的水下图像的红色通道；假设在一副图像中，局部小区域的透射率是恒定的，公式1可转化为： 根据暗通道先验算法，公式5继续转化为： 得到透射率；步骤3、采用引导滤波算法细化透射图，具体为：首先利用boxFilter滤波器完成相关系数参数，其中均值包括引导图像均值、原始待滤波图像均值、互相关均值及自相关均值；其次将输出值与真实值间的差距最小问题转化成最优化问题，通过最小二乘法计算窗口线性变换参数系数ak、bk： 式中，i和k是像素索引,μk是图像I在窗口ωk中的平均值，是待滤波图像P在窗口ωk中的均值，是I在窗口ωk中的方差，|ω|是窗口ωk中像素的数量，ε是正则化参数；然后算参数a、b的均值： 最后利用参数得到引导滤波输出图像q： 式中，ωk是所有包含像素i的窗口，k是其中心位置；对细化后的投射图三通道进行复原： 步骤4、计算三通道的增益系数并且进行颜色校正；基于灰度世界算法校正三个通道，具体为：由于水下成像过程中，蓝光的波长最短，具有最多的能量，因此蓝光在水下的衰减程度相比于红光和绿光是最低的，定义统一灰度值为蓝色通道的平均值Bavg，Ravg为红色通道的平均值，Gavg为灰度图像的平均值，三通道的增益为： 校正结果为： 式中Rrec，Grec，Brec为校正的图像三通道，R，G，B为经过去雾算法复原后的三通道；步骤5、对复原的图像进行自适应曝光，具体为：通过求解优化问题，可得到自适应曝光图Sx： 式中，Sx为自适应曝光图，YJx为复原图像的光照强度，YIx为输入图像的光照强度，λ为常数，φs为平滑正则化；GFI为导向过滤器，对Sx进行平滑，利用两步法求得近似解为： 输出结果为：OutputExp＝Jcx*sx,c∈{r,g,b}17式中，Jcx为恢复后的图像；步骤6、输出最终复原的图像。

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