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公开(公告)号：CN113284061A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110536518.7
申请日：2021-05-17
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于梯度网络的水下图像增强方法，包括以下步骤，步骤1、获取拍摄的水下图像，通过加权最小二乘滤波法对所述图像进行分层处理，将所述图像分解成逐渐平滑的图像序列，通过所述图像序列获得基础图像和多个细节图像；步骤2、对所述基础图像进行颜色校正网络训练处理获得增强后的基础图像；步骤3、对多个所述细节图像分别进行梯度域处理获得多个梯度图像，并对所述多个梯度图像进行梯度网络训练处理获得多个增强后的梯度图像；步骤4、对所述增强后的基础图像和所述增强后的梯度图像进行重构获得增强后的水下图像。该方法可以有效改善水下图像的质量，在复杂的海洋环境中具有优异的鲁棒性，准确性和有效性。
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公开(公告)号：CN113284058B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202110414111.7
申请日：2021-04-16
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移理论的水下图像增强方法，其中主要包括：将水下拍摄到的图像通过加权最小二乘法进行分层处理，得到原始图像的基础层，细节层，对原始图像进行显著分离，得到显著层，然后对基础层进行亮度调整，得到自适应的基础层，在细节层中加入原始图像的透射图，得到增强后的细节层，这有利于很好的保留原始图像的细节信息。将初始参考图像与原始图像的细节层和显著图相加，得到自适应参考图像，然后与基础层进行颜色迁移，得到结果与增强后的细节层重构，得到最终增强后的水下图像。该方法不仅恢复了水下图像的颜色，而且还很好的去除了水下图像的雾度。
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公开(公告)号：CN113284060A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110536494.5
申请日：2021-05-17
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于波长衰减识别的水下图像增强方法，包括：输入退化的水下图像，并建立水下光学成像模型；采用四叉树分解技术将退化的水下图像划分为若干子区域，并构建评分公式；通过评分公式分别对子区域进行评分，选取分值最高的子区域作为候选后向散射区域；通过后向散射区域估计全局后向散射光值；采用暗通道先验算法根据全局后向散射光值估计透射图；将全局后向散射光值和透射图输入至水下光学成像模型，得到去雾图像；采用分段平滑假设对去雾图像进行色彩补偿；对色彩补偿后的去雾图像进行精细化处理，以使得退化的水下图像恢复清晰。从而，有效地解决水下图像对比度低、颜色失真等问题，提高水下图像质量。
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公开(公告)号：CN113962890B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202111233475.1
申请日：2021-10-22
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于仿射变换的水下色偏图像清晰化方法，包括以下步骤：获取参考图像和待处理的水下图像；分别计算参考图像和待处理的水下图像的协方差；构建仿射变换模型和目标函数，使用梯度下降法获得传递系数；根据传递系数和仿射变换模型获得颜色校正后的图像；构建大气散射透射模型，获得全局大气光散射的强度值及全局大气光的强度值，并获得透射率；通过梯度增强函数计算出增强后的细节层，进而获得颜色校正后图像的不同尺度细节层,通过图像合成函数方程获得对比度增强后的图像。本发明把局部颜色保真度和梯度约束项添加到提出的方法中，并可以处理各种色偏和不同光照条件下的多种退化图像。
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公开(公告)号：CN113284058A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110414111.7
申请日：2021-04-16
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移理论的水下图像增强方法，其中主要包括：将水下拍摄到的图像通过加权最小二乘法进行分层处理，得到原始图像的基础层，细节层，对原始图像进行显著分离，得到显著层，然后对基础层进行亮度调整，得到自适应的基础层，在细节层中加入原始图像的透射图，得到增强后的细节层，这有利于很好的保留原始图像的细节信息。将初始参考图像与原始图像的细节层和显著图相加，得到自适应参考图像，然后与基础层进行颜色迁移，得到结果与增强后的细节层重构，得到最终增强后的水下图像。该方法不仅恢复了水下图像的颜色，而且还很好的去除了水下图像的雾度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113191980A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110519035.6
申请日：2021-05-12
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于成像模型的水下图像增强方法，用于增强因水体吸收和衰减而造成颜色失真、细节损失的水下图像，结合传统与网络两种方法，通过将修正成像模型与深度学习相结合的方法，采用端到端的网络估计两种透射图以及遮罩光，代入至修正成像模型之中得到最终去雾结果，在避免了其各自的缺点的同时，得到了较好的效果。
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公开(公告)号：CN111738941A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010507045.3
申请日：2020-06-05
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种融合光场和偏振信息的水下图像优化方法，包括：在距离目标场景的不同位置对所述目标场景进行偏振图采集，多张偏振图构成偏振图组；对不同位置的偏振图组分别进行复原得到不同位置的偏振复原图像；在所述偏振复原图像中确定目标图像；根据所有不同位置的偏振图像对所述目标图像进行优化；将光场成像技术与偏振成像技术相结合，在一次采集过程中获得场景的多景深信息，增加单次成像获得的信息维度，利用提出的偏振复原算法对各子景深图像进行初始复原，最后利用光场相关算法进行复原融合，提高水下成像质量。
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公开(公告)号：CN113284061B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202110536518.7
申请日：2021-05-17
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06T5/70 , G06T5/50 , G06T5/60 , G06N3/084 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于梯度网络的水下图像增强方法，包括以下步骤，步骤1、获取拍摄的水下图像，通过加权最小二乘滤波法对所述图像进行分层处理，将所述图像分解成逐渐平滑的图像序列，通过所述图像序列获得基础图像和多个细节图像；步骤2、对所述基础图像进行颜色校正网络训练处理获得增强后的基础图像；步骤3、对多个所述细节图像分别进行梯度域处理获得多个梯度图像，并对所述多个梯度图像进行梯度网络训练处理获得多个增强后的梯度图像；步骤4、对所述增强后的基础图像和所述增强后的梯度图像进行重构获得增强后的水下图像。该方法可以有效改善水下图像的质量，在复杂的海洋环境中具有优异的鲁棒性，准确性和有效性。
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公开(公告)号：CN113284060B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202110536494.5
申请日：2021-05-17
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于波长衰减识别的水下图像增强方法，包括：输入退化的水下图像，并建立水下光学成像模型；采用四叉树分解技术将退化的水下图像划分为若干子区域，并构建评分公式；通过评分公式分别对子区域进行评分，选取分值最高的子区域作为候选后向散射区域；通过后向散射区域估计全局后向散射光值；采用暗通道先验算法根据全局后向散射光值估计透射图；将全局后向散射光值和透射图输入至水下光学成像模型，得到去雾图像；采用分段平滑假设对去雾图像进行色彩补偿；对色彩补偿后的去雾图像进行精细化处理，以使得退化的水下图像恢复清晰。从而，有效地解决水下图像对比度低、颜色失真等问题，提高水下图像质量。
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公开(公告)号：CN111738941B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202010507045.3
申请日：2020-06-05
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种融合光场和偏振信息的水下图像优化方法，包括：在距离目标场景的不同位置对所述目标场景进行偏振图采集，多张偏振图构成偏振图组；对不同位置的偏振图组分别进行复原得到不同位置的偏振复原图像；在所述偏振复原图像中确定目标图像；根据所有不同位置的偏振图像对所述目标图像进行优化；将光场成像技术与偏振成像技术相结合，在一次采集过程中获得场景的多景深信息，增加单次成像获得的信息维度，利用提出的偏振复原算法对各子景深图像进行初始复原，最后利用光场相关算法进行复原融合，提高水下成像质量。
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