融合伽馬變換與Retinex的彩色水下圖像增強算法

何笑　吐爾洪江·阿布都克力木 賀歡

基金項目：

國家自然科學(xué)基金資助項目（No.11261061，No.61362039，No.10661010）;新疆維吾爾自治區(qū)自然科學(xué)基金資助項目（No.200721104）;新疆師范大學(xué)數(shù)學(xué)教學(xué)資源開發(fā)重點實驗室招標課題（No.XJNUSY082017B03）。

摘 要

針對水下環(huán)境存在的顏色衰減和散射效應(yīng)導(dǎo)致水下圖像顏色嚴重失真的問題，提出伽馬變換和Retinex相結(jié)合的彩色水下圖像增強算法。選擇伽馬參數(shù)，對圖像進行伽馬矯正，然后利用單尺度Retinex進行增強。仿真實驗表明，該算法在改善水下圖像照度信息的同時，保留了飽和度和色度信息，解決了水下圖像增強的顏色失真問題，使水下圖像具有較高的對比度和清晰度。

關(guān)鍵詞

伽馬變換;Retinex;水下圖像;圖像增強

中圖分類號： TN957.52 文獻標識碼： A

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2020.03.017

0 引言

海底水下圖像受到客觀因素的影響，存在對比度低，模糊等問題.這些使得對圖像中信息的讀取以及圖像的使用有了很大的難度，因此，對改善水下圖像質(zhì)量的研究就顯得非常有意義.傳統(tǒng)的算法如直方圖均衡，直方圖規(guī)定化，限制對比度自適應(yīng)直方圖均衡等算法[1-3]，是通過調(diào)整圖像灰度值的范圍，能在一定程度上提高水下圖像的對比度，但顏色失真的問題、光暈的現(xiàn)象依然存在，與傳統(tǒng)算法相比，實驗表明，本文所提方法能夠有效提高圖像的對比度，豐富圖像的細節(jié)信息，并且修正色彩失真，達到水下圖像清晰化的效果。

1 伽馬變換

伽馬變換[4]稱為指數(shù)變換或冪次變換，是一種常用的灰度非線性變換。圖像灰度的伽馬變換一般表示如下：

f'（x，y）=c×fγ（x，y）（1）

其中，f（x，y）表示輸入圖像，f'（x，y）表示輸出圖像，c為常數(shù)，將本文方法應(yīng)用于彩色水下圖像，大量實驗表明，選取c=8，γ=2效果較好.可以看到，參數(shù)γ影響著圖像的灰度級，當γ>1時，圖像中灰度級較高的區(qū)域被拉伸，灰度級較低的部分被壓縮;當γ<1時，圖像灰度級的變化情況剛好相反;當γ=1時，該灰度變換是線性的，此時通過線性方式改變f（x，y）。

2 單尺度Retinex

單尺度Retinex算法[5]的處理過程與人眼的視覺成像過程很相似，非常適合人眼觀測，該算法的基本思路是：首先構(gòu)造高斯環(huán)繞函數(shù)，然后利用高斯環(huán)繞函數(shù)分別對圖像的三個色彩通道進行濾波，得到的圖像就是估計的光照分量，接著在對數(shù)域中進行原始圖像和光照分量的相減過程，從而得到反射分量作為輸出結(jié)果圖像.其具體的表達式如下：

ri（x，y）=log（R（x，y））

=log

（2）

=log（fi（x，y））-log（fi（x，y）*G（x，y））

其中，f（x，y）為原始圖像，本文實驗中是伽馬變換處理過的圖像，R（x，y）為反射分量，L（x，y）為光照分量，ri（x，y）表示第i個色彩通道的反射圖像，其中i=R，G，B，*，代表卷積，G（x，y）為高斯環(huán)繞函數(shù)，G（x，y）的構(gòu)造如下：

G（x，y）=e（3）

其中，σ被稱為高斯環(huán)繞的尺度函數(shù)，在retinex中是唯一可調(diào)節(jié)的參數(shù)，所以它可以影響圖像增強的最佳結(jié)果。

3 實驗過程與分析

為了驗證本文方法的有效性，選取的實驗平臺是MATLAB R2016a，實驗對象為222×296大小，JPG格式的彩色水下圖像。實驗步驟如下：

（1）利用（1）式調(diào)整彩色圖像整體的顏色對比度，其中所選取的參數(shù)c=8，γ=2;

（2）再利用（2）式對第一步的結(jié)果圖的三個顏色通道分別進行單尺度Retinex增強，得到結(jié)果圖。

將實驗結(jié)果與限制對比度直方圖均衡方法，直方圖均衡化方法的結(jié)果圖進行了比較.其中圖（1）是原始圖像，圖（2）是限制對比度直方圖均衡方法的實驗結(jié)果圖，圖（3）是直方圖均衡化方法的實驗結(jié)果圖，圖（4）是本文方法的實驗結(jié)果圖。可以發(fā)現(xiàn)，圖（2）整體較暗，部分細節(jié)信息不清晰，圖像顏色失真嚴重，整體對比度非常低，不利于人眼觀測;圖（3）整體亮度提高，對比度也有所提高，但是亮度過高，特別是魚的腹部，光暈現(xiàn)象嚴重，細節(jié)信息丟失，顏色失真較嚴重，對人眼的觀測不夠友好;圖（4）沒有高亮度的現(xiàn)象，而且對比度提高，魚的腹部沒有高亮度的現(xiàn)象，也沒有出現(xiàn)光暈現(xiàn)象，細節(jié)信息較豐富，圖像顏色失真較輕，達到了人眼的舒適度，比較適合人眼觀測。

4 結(jié)論

為了改善水下彩色圖像對比度低、顏色失真、模糊的問題，本文根據(jù)伽馬變換和Retinex理論，提出了一種伽馬變換和單尺度Rrtinex相結(jié)合的彩色水下圖像增強算法.實驗結(jié)果表明，該算法優(yōu)于限制對比度直方圖均衡化方法和直方圖均衡化方法，能有效提高對比度，并且修正色彩失真，達到水下圖像清晰化的效果，但是在一些惡劣的環(huán)境中，比如在渾濁的水中，得到的圖片質(zhì)量非常差，圖像中的目標與背景非常相似，人眼無法識別，本文所提算法應(yīng)用于這類圖中效果或許不好，因此本文算法還需要進一步提高。

參考文獻

[1]馮輝，林偉.基于直方圖均衡化的水下圖像增強算法[J].計算機產(chǎn)品與流通，2018（11）：267.

[2]李雄偉，王秋云，楊昊亮.基于直方圖均衡化的霧天圖像增強技術(shù)[J/OL].中國建材科技：1-2[2019-09-27].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.2931.TU.20180618.1945.040.html.

[3]陳春謀.基于直方圖均衡化與拉普拉斯的鉛條圖像增強算法[J].國外電子測量技術(shù)，2019，38（07）：131-135.

[4]劉敏.基于Retinex理論的非均勻光照圖像增強研究[D].廣西師范大學(xué)，2019.

[5]盧瑋，高濤，王翠翠，陳本豪，張賽.Retinex理論下基于融合思想的低照度彩色圖像增強算法[J].科學(xué)技術(shù)與工程，2019，19（13）：151-157.