控制与决策

作者：林森,迟凯晨,唐延东

单位：沈阳理工大学 自动化与电气工程学院,沈阳 110159;中国科学院沈阳自动化研究所 机器人学国家重点实验室,沈阳 110016;中国科学院 机器人与智能制造创新研究院, 沈阳 110016,,辽宁工程技术大学 电子与信息工程学院,辽宁 葫芦岛 125105,,中国科学院沈阳自动化研究所 机器人学国家重点实验室,沈阳 110016;中国科学院 机器人与智能制造创新研究院, 沈阳 110016,

关键词：图像清晰化;水下光学成像模型;暗通道先验;梯度平滑;颜色校正;机器视觉

基金：国家自然科学基金项目(91648118,61473280,61991413)；辽宁省重点研发计划项目(2019JH2/10100014).

针对水体对光的吸收与散射作用,导致水下拍摄图像存在雾化现象、色彩失真等问题,提出一种基于复原结构与增强纹理融合的水下图像清晰化算法.首先,通过相对总变差模型将图像分解为结构层与纹理层;其次,基于背景光的高亮度与平坦特性及颜色信息计算背景光值,利用红色暗通道先验优化透射率,通过逆求解成像模型得到复原结构层;然后,提出将梯度平滑方法用于纹理层,在抑制噪声的同时有效增强纹理细节;最后,融合复原结构层与增强纹理层,得到清晰的水下图像.实验结果表明,所提出算法将复原与增强技术相结合,清晰化处理后的图像较好地去除了雾化现象,且色彩鲜明、细节丰富.相对于各比较算法,水下彩色图像质量评价指标提高16.09%,为水下机器人等工程实践提供了可行的参考.

来源：2022年第3期

《控制与决策》期刊编辑部

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