石偉 倪立學(xué) 王德雨 劉磊 張?jiān)?/p>
(江蘇海洋大學(xué) 江蘇省連云港市 222005)
隨著海水深度的加深,自然光的數(shù)量會越來越少。在水下環(huán)境好的時也可以得到較為清晰的照片,而由于復(fù)雜的水下環(huán)境,在環(huán)境較好的海域,能見度大概可以達(dá)到水下20米;在環(huán)境惡劣的海域,能見度只可以達(dá)到水下幾米。在深海環(huán)境下,通常需要人為補(bǔ)光來增加光照度,而光在海水中很容易發(fā)生光的散射,因此會對圖像的清晰度造成一定的影響,所以對水下采集圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理是很有必要的。2021年,劉柯等[1]針對水下低光環(huán)境以及色偏等問題,提出了一種在低光的水下環(huán)境下,圖像的復(fù)原及增強(qiáng)辦法。王丹等[2]針對水下圖像模糊等問題,提出一種基于場景深度估計(jì)的自然光照水下圖像增強(qiáng),有效提升了水下圖像的細(xì)節(jié)以及視覺質(zhì)量。周亞斌[3]將圖像增強(qiáng)和識別技術(shù)應(yīng)用于水下機(jī)器人,極大地提高了水下機(jī)器人的智能化程度。因此水下機(jī)器人也是人類探索海洋的一個重要的海工裝備,而視覺模塊是水下機(jī)器人一個極其重要的模塊,視覺模塊可惜進(jìn)行一些數(shù)據(jù)或者圖像的采集,因此圖像增強(qiáng)技術(shù)促進(jìn)了水下機(jī)器人的發(fā)展,這項(xiàng)研究具有重要的意義。
海水包含著以物理形態(tài)存在的各種元素,因此海水是不均勻的,光線會發(fā)生折射和散射并且會被海水吸收,隨著深度的增強(qiáng)也會發(fā)生衰減。最純凈的水中光的衰減也十分的嚴(yán)重。水的衰減是光的波長的負(fù)函數(shù),是由吸收和散射引起的,因此對于一般的海水而言,由吸收和散射引起的衰減分別占四成和六成[4]。
水下環(huán)境的能見度較低,獲取圖像比較困難,因此在水下所采集的圖像是不清晰的。較為清澈的水中的能見度最多可以達(dá)到20米,而渾濁水中的能見度最多可以達(dá)到5米。根據(jù)郎伯·比爾的經(jīng)驗(yàn)定律,光線的衰減程度是由水中媒介的特質(zhì)決定的,其衰減的模型如公式(1)所示:
式中E為照度,r為距離,c為總介質(zhì)的衰減系數(shù)。由于水中的介質(zhì)散射和吸收光線,因此水中光線衰減模型如公式(2)所示:
式中,a為吸收系數(shù),b為散射系數(shù),c為總介質(zhì)衰減系數(shù),等價于a和b的和。
光在不同光譜區(qū)傳播時,其衰減速率是不同的。在水中的衰減最快是紅光,其次是藍(lán)綠光[5]。所以,我們通??吹降乃聢D像都是呈藍(lán)綠色偏。對圖像進(jìn)行灰度世界白平衡處理,可以較好地調(diào)整色偏。但是對于光照較差的水下圖像,這種方法反而會失效。這是因?yàn)樗聢D像中RGB三通道的像素值很低,而且只存在于黑色或者灰色區(qū)域,顏色不夠豐富。
2020年,張薇等[6]提出一種基于白平衡和相對全變分的低照度水下圖像增強(qiáng)方法,基于低照度成像模型并利用灰度世界法得到所需的圖像。韓輝等[7]提出了一種基于顏色衰減先驗(yàn)和白平衡方法的水下圖像復(fù)原,顯著提升了水下圖像的清晰化程度。
本文所用的方法是先對圖像進(jìn)行灰度世界白平衡處理,隨后再進(jìn)行直方圖自動對比度調(diào)整,該算法能夠較好地去除水下圖像色偏,改善圖像失真的問題。
基于直方圖增強(qiáng)方法是此前應(yīng)用較為廣泛的一種算法,這種算法最主要的部分就是對圖像的直方圖進(jìn)行調(diào)整,即將原圖像較窄的單峰式直方圖通過算法調(diào)整為分布較為均衡的直方圖,因此也叫做直方圖均衡化,如圖1所示。
圖1:直方圖均衡化
自適應(yīng)直方圖方法改善了一般直方圖均衡化不能解決模糊程度不均勻圖像的問題。本文采用的是自適應(yīng)的直方圖均衡化算法,對于已經(jīng)白平衡處理過的圖片,采用雙邊濾波器(bilateralfilter)來保證圖片的邊緣細(xì)節(jié),此外它還有圖像去噪的效果。在此基礎(chǔ)上使用了adapthistep函數(shù),它是一種對比度限制器,主要的功能是來限制均勻亮度區(qū)域的對比度,避免噪聲變大。
融合增強(qiáng)算法,首先要對輸入的圖像進(jìn)行兩種或多種不同增強(qiáng)方法,然后再求取每一張的圖像的融合權(quán),最后再進(jìn)行圖像融合得到的圖像。
因此單尺度的融合會使得圖像在融合后產(chǎn)生光暈,因此,本文采用的融合增強(qiáng)算法是多尺度的,融合的兩張?jiān)鰪?qiáng)后的圖像分別是2.1和2.2算法增強(qiáng)后的圖像,首先依據(jù)拉普拉斯算子對比權(quán)重,并對比原始權(quán)重,隨后進(jìn)行歸一化處理,然后利用高斯金字塔調(diào)整權(quán)重,將輸入圖像分解成拉普拉斯金字塔,進(jìn)行圖像的融合,最后再將金字塔還原為圖像格式。這樣一來,可以有效改善水下圖像的對比度低以及色偏等問題。
Land等[8]在20世紀(jì)60年代提出了Retinex理論,相關(guān)原理如圖2所示,其中L是光照分量,R是反射率分量,S是入射光被反射物體反射從而得到被觀察者看到的圖像,其中反射物體的反射率R不因入射光變化而改變,決定于物體本身的性質(zhì)。
圖2:Retinex模型示意圖
上述過程可以表示為公式(3)的形式[9],觀察者看到的原始圖像S是入射光分量L和反照率分量R的乘積。
隨后對公式(3)兩邊做對數(shù)處理,得到公式(4),這樣一來乘積可以轉(zhuǎn)換成對數(shù)的加減法,從而大大降低算法的復(fù)雜程度。
此圖像增強(qiáng)方法是根據(jù)原始圖像S求解出光照分量L,之后求出反射率分量R,這樣可以改善光照不均的現(xiàn)象。本文中所用到的算法是單尺度的Retinex算法,這種算法利用高斯環(huán)繞函數(shù)分別對圖像的RGB通道進(jìn)行濾波處理,這樣一來就可以使得圖像的動態(tài)范圍得到壓縮,在一定程度上也可以保證圖像的顏色和細(xì)節(jié),也有一定的去霧效果。
本次共包含四種增強(qiáng)方法,分別為白平衡方法、直方圖增強(qiáng)、融合增強(qiáng)方法以及單尺度的Retinex增強(qiáng)方法,因此共設(shè)計(jì)了六個按鍵,包含加載原圖、以上四種增強(qiáng)方法以及退出功能。對于原圖以及增強(qiáng)后的水下圖片,可以在客觀上依據(jù)水下彩色圖像質(zhì)量評價指標(biāo)(UCIQE)來客觀反應(yīng)圖片的質(zhì)量,UCIQE數(shù)值越高,說明整個水下圖像的質(zhì)量越高[10]。此外,還將每張圖像的按鈕與其圖像和UCIQE數(shù)值對應(yīng)起來,只要按下按鈕,圖像和其指標(biāo)的數(shù)值就會顯示出來,示例如圖3所示。
圖3:GUI界面功能展示
建立GUI界面主要是為了讓整個處理過程更加直觀,也可以直觀的對比每個圖像處理之后的質(zhì)量,減少了操作的次數(shù)。
本文算法借助MATLAB來實(shí)現(xiàn),一共選擇五張圖像來測試文章中提到的算法,再對各個算法的處理結(jié)果進(jìn)行比較,相關(guān)處理結(jié)果如圖4所示。圖4中,(a)表示原圖,(b)表示白平衡處理,(c)表示直方圖增強(qiáng),(d)表示融合增強(qiáng),(e)表示單尺度的Retinex增強(qiáng)算法。觀察圖4中的增強(qiáng)后的圖像,白平衡法較好的去除水下圖像色偏,改善圖像失真的問題。直方圖增強(qiáng)法限制均勻亮度區(qū)域的對比度,防止噪聲增大。融合增強(qiáng)法有效解決水下圖像對比度低以及色彩偏差等問題。此方法一定程度上也可以保持圖像的顏色和細(xì)節(jié),也有一定的去霧效果。
圖4:增強(qiáng)結(jié)果對比
而以上都是一些主觀評價,通過水下彩色圖像質(zhì)量評價指標(biāo),我們也可以看出每個圖像的質(zhì)量,具體結(jié)果如表1所示。表中圖1到圖5分別代表從上至下五張圖像。
表1:各圖像的UCIQE值
通過觀察以上數(shù)字,可以看出前面三種增強(qiáng)方法得到的UCIQE值都是差不多的,而單尺度的Retinex對圖像質(zhì)量的提升較大,但是仍然存在色偏問題,由此可見這是四種算法中比較優(yōu)秀的算法。
本文用四種水下增強(qiáng)方法對相關(guān)圖片進(jìn)行了增強(qiáng),取得了較好的效果,并基于相關(guān)圖像的增強(qiáng)結(jié)果對四種算法進(jìn)行了比較與分析。此外,本文中建立的GUI界面直觀的展示了圖像處理后的結(jié)果,提高了整個圖像處理的效率。