基于CIELab和HIS空間的聲吶圖像偽彩色增強(qiáng)方法及質(zhì)量評(píng)價(jià)

李秋菊, 徐海平, 茍 春

基于CIELab和HIS空間的聲吶圖像偽彩色增強(qiáng)方法及質(zhì)量評(píng)價(jià)

李秋菊, 徐海平, 茍 春

(中國(guó)船舶集團(tuán)有限公司 第705研究所昆明分部, 云南 昆明, 650106)

現(xiàn)有聲吶圖像偽彩色增強(qiáng)方法只涉及到RGB顏色空間和HSV顏色空間。因此, 文中提出2種涉及CIELab空間和HIS空間的聲吶圖像偽彩色增強(qiáng)方法, 并對(duì)其增強(qiáng)后的圖像進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)。首先提出一種基于CIELab空間的聲吶圖像偽彩色增強(qiáng)方法, 該方法實(shí)時(shí)性好, 圖像清晰, 層次豐富。而后結(jié)合大津法, 根據(jù)聲吶圖像的灰度分布特性, 提出一種基于HIS空間的自適應(yīng)聲吶圖像偽彩色增強(qiáng)方法, 該方法自適應(yīng)性強(qiáng), 處理后的圖像信息豐富。最后, 采用2種客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)方法聯(lián)合主觀評(píng)價(jià), 驗(yàn)證了文中2種增強(qiáng)方法的有效性。

聲吶圖像; 偽彩色增強(qiáng); CIELab空間; HIS空間; 質(zhì)量評(píng)價(jià)

0 引言

聲吶成像屬于能量成像的一種方式, 其成像類型一般為強(qiáng)度圖像, 是將其線性映射到一定的灰度級(jí)范圍內(nèi), 以灰度圖像的方式顯示出來(lái)[1]。然而人眼通常只能分辨十幾級(jí)灰度, 但對(duì)彩色圖像的視覺(jué)感受比灰度圖像的感受豐富得多, 能分辨上千種彩色的色調(diào)和強(qiáng)度。此外, 彩色空間是三維空間, 信息量更大[2]。因此, 將灰度聲吶圖像添加顏色進(jìn)行偽彩色增強(qiáng)不但可以增強(qiáng)其視覺(jué)效果, 而且可以增加圖像信息, 便于后續(xù)的聲吶圖像處理。

除了上述提到的RGB和HSV顏色空間, 顏色空間還包括CIELab、HIS空間等。CIELab和HIS空間都可以和RGB空間進(jìn)行相互轉(zhuǎn)換。其中, CIELab顏色空間比RGB空間要大, 而HSV顏色空間所代表的顏色域也只是CIE色度圖的一個(gè)子集, 此外, CIELab空間與設(shè)備無(wú)關(guān), 彌補(bǔ)了RGB空間必須依賴設(shè)備的不足[10-11]; 而HIS空間將圖像的亮度信息與彩色信息分開(kāi), 比RGB空間更適合人的感知習(xí)慣。

文中提出一種基于CIELab空間的聲吶圖像偽彩色增強(qiáng)算法以及一種基于HIS空間的自適應(yīng)聲吶圖像偽彩色增強(qiáng)方法[12-14], 用于灰度聲吶圖像的偽彩色增強(qiáng)。

1 基于CIELab空間的聲吶圖像偽彩色增強(qiáng)算法

文中提出的基于CIELab空間的聲吶圖像偽彩色增強(qiáng)算法[11,15](以下簡(jiǎn)稱方法1)是一種非線性變換的算法, 其具體流程如下。

4) 將p變換到CIELab空間。由于RGB空間并不能一步轉(zhuǎn)換到CIELab空間, 需要首先變換到空間, 其變換公式為

然后由空間變換到CIELab空間, 其變換公式為

式中:0=0.950 456;0=1;0=1.088 754;

該逆變換過(guò)程也不是一步到位, 首先要逆變換到空間, 其變換公式為

式中:0=0.950 456;0=1;0= 1.088 754;

再?gòu)目臻g變換到RGB空間, 即

方法1生成的彩色查找表如圖1所示。

圖1 方法1的彩色查找表

2 基于HIS空間的自適應(yīng)聲吶圖像偽彩色增強(qiáng)方法

3 偽彩色增強(qiáng)質(zhì)量評(píng)價(jià)

聲吶圖像偽彩色增強(qiáng)質(zhì)量評(píng)價(jià)可分為主觀評(píng)價(jià)和客觀評(píng)價(jià)。主觀評(píng)價(jià)是指查看結(jié)果圖像時(shí)的主觀感受?？陀^評(píng)價(jià)是指采用聲吶圖像的對(duì)比度和平均梯度2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)偽彩色增強(qiáng)后的聲吶圖像進(jìn)行評(píng)價(jià)[11]。其中, 對(duì)比度越大圖像色彩層次越豐富, 其計(jì)算公式為

平均梯度反應(yīng)了圖像的清晰程度和紋理變化, 平均梯度越大說(shuō)明圖像越清晰, 其計(jì)算公式為

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

基于MATLAB2018a, 采用文中提出的2種方法對(duì)圖2所示的4幅灰度聲吶圖像進(jìn)行偽彩色增強(qiáng), 并對(duì)比copper和hot方法[16], 其實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2和表1所示。

圖2 偽彩色增強(qiáng)結(jié)果主觀評(píng)價(jià)

表1 偽彩色增強(qiáng)結(jié)果客觀評(píng)價(jià)

從圖2可以看出, 文中2種方法的結(jié)果色彩豐富、層次明顯。此外, 從放大圖像來(lái)看, 這2種方法結(jié)果的細(xì)節(jié)相較其他方法更清晰。

分析表1的客觀評(píng)價(jià)結(jié)果可得, 文中2種方法客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)中平均梯度和對(duì)比度結(jié)果都要好于其他2種方法。但就運(yùn)行時(shí)間來(lái)講, 方法1、copper和hot都屬于彩色查表的方法, 彩色查表生成以后, 其偽彩色增強(qiáng)只是一個(gè)索引的過(guò)程, 所以這3種方法的實(shí)時(shí)性都非常好。但方法2由于需要基于大津法計(jì)算其閾值, 各個(gè)像素的、、值也需計(jì)算, 所以實(shí)時(shí)性較差, 但其效率仍在可接受范圍內(nèi)。此外, 由于基于彩色查找表的方法均需對(duì)原始聲吶圖像進(jìn)行灰度級(jí)壓縮, 以適應(yīng)彩色查找表的灰度級(jí)范圍, 但方法2不需要此過(guò)程, 所以方法2的自適應(yīng)性更強(qiáng)。

總體來(lái)說(shuō), 無(wú)論是客觀評(píng)價(jià)還是主觀評(píng)價(jià), 都說(shuō)明文中所提2種方法是可行且有效的。

5 結(jié)束語(yǔ)

文中提出的2種偽彩色增強(qiáng)方法充分利用了CIELab和HIS顏色空間。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知, 主觀評(píng)價(jià)其增強(qiáng)結(jié)果細(xì)節(jié)較清晰, 色彩較豐富, 客觀評(píng)價(jià)結(jié)果也顯示其增強(qiáng)結(jié)果相較于copper和hot方法要好。其中, 基于CIELab空間的聲吶圖像偽彩色增強(qiáng)算法實(shí)時(shí)性較好, 可應(yīng)用于工程實(shí)際。該方法生成的彩色查表是28個(gè)灰度級(jí), 實(shí)際中也可將其做成216個(gè)灰度級(jí)或更高灰度級(jí)?；贖IS空間的自適應(yīng)聲吶圖像偽彩色增強(qiáng)方法自適應(yīng)性強(qiáng), 雖實(shí)時(shí)性欠佳, 但仍在可接受范圍內(nèi), 未來(lái)將針對(duì)此做進(jìn)一步改進(jìn)研究。此外, 也可以通過(guò)將灰度聲吶圖像去噪后再進(jìn)行偽彩色處理等方法來(lái)提升聲吶圖像偽彩色增強(qiáng)的效果。

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Pseudo-color Enhancement Methods and Quality Evaluation of Sonar Image Based on the CIELab Color Space and HIS Color Space

LI Qiu-ju, XU Hai-ping, GOU Chun

(Kunming Branch of the 705 Research Institute, China State Shipbuilding Corporation Limited, Kunming 650106, China)

At present, pseudo-color enhancement methods for sonar images are based only on the RGB and HSV color spaces. To this end, two novel sonar image pseudo-color enhancement methods based on the CIELab color space and HIS color space are introduced in this study. The quality of the enhanced images obtained by the two methods was evaluated. First, a novel pseudo-color real-time enhancement method based on the CIELab color space is proposed. The enhanced image obtained using this method was clearer and had richer levels. Second, combined with the Otsu method and according to the grayscale distribution characteristics of sonar images, a novel adaptable pseudo-color enhancement method based on the HIS color space is introduced. This method has strong adaptability, and the enhanced image obtained using this method is information-rich. Finally, two objective evaluation methods were used to verify the effectiveness of the enhancement methods in conjunction with the subjective evaluation method.

sonar image; pseudo-color enhancement; CIELab color space; HIS color space; quality evaluation

李秋菊, 徐海平, 茍春. 基于CIELab和HIS空間的聲吶圖像偽彩色增強(qiáng)方法及質(zhì)量評(píng)價(jià)[J]. 水下無(wú)人系統(tǒng)學(xué)報(bào), 2022, 30(2): 204-208.

TJ630.34; U675.81

A

2096-3920(2022)02-0204-05

10.11993/j.issn.2096-3920.2022.02.010

2021-04-25;

2021-06-29.

李秋菊(1988-), 女, 碩士, 工程師, 主要研究方向?yàn)閳D像處理.

(責(zé)任編輯: 許 妍)