本发明涉及图像处理,具体的说,涉及了一种基于零点逼近准则的水下图像颜色校正方法。
背景技术:
1、在水下视觉领域,高质量的水下图像扮演着关键的角色,有助于我们更好地理解和感知水下真实场景。然而,由于光的波长的衰减以及水下复杂的环境,我们在水下拍摄的图像的色彩很容易退化。为了纠正水下图像中的颜色失真,研究人员已经提出了多种有效的方法,包括线性变换、颜色补偿、颜色传输以及混合技术。这些方法的目标是改善水下图像的色彩质量,使其更符合真实场景的颜色。这样一来,我们可以更准确地分析和理解水下环境,为水下研究和应用提供更可靠的图像数据。
2、最近,直方图均衡方法逐渐应用到水下图像的颜色校正。然而,简单的直方图拉伸方法易引入红色的伪影。为了处理该问题,一种分段线性拉伸的水下图像颜色校正方法以缓解该问题。但是,分段线性拉伸方法容易导致图像过增强或欠增强。
3、如申请号为:202211339234.x发明名称为:一种分段线性拉伸的水下图像颜色校正方法的发明专利中提出,先获取颜色失真的水下图像,统计每个颜色通道的总灰度均值,计算出具有最大灰度均值的颜色通道,并将其作为参考值;再基于计算出的参考值将所述水下图像的每个颜色通道分为低灰度子图像和高灰度子图像;采用线性拉伸策略尽可能地将像素值分布在0到参考值之间,对于高灰度子图像,也采用线性拉伸策略尽可能将像素值分布在参考值到255之间;同时,在分段拉伸过程中引入了两个增益因子以自适应调整分段拉伸的性能。但这种方法易引入过增强、欠增强的一系列问题。
4、为了解决以上存在的问题,人们一直在寻求一种理想的技术解决方案。
技术实现思路
1、本发明的目的是针对现有技术的不足,从而提供一种能很好的校正颜色色偏的基于零点逼近准则的水下图像颜色校正方法。
2、为了实现上述目的,本发明所采用的技术方案是:一种基于零点逼近准则的水下图像颜色校正方法,其特征在于:包括以下步骤:
3、步骤s01:获取颜色失真的水下图像,将其转化到cielab颜色空间,将其分解为l、a和b颜色通道,统计a和b通道的总像素均值;
4、clelab颜色空间中的a通道、和b通道的总像素均值公式为:
5、
6、其中,h和w表示输入图像i的高和宽。
7、步骤s02:将a和b通道都减去一个全局平均值,以获得一个过原点且为拱桥形的直方图;
8、直方图公式如下:
9、
10、
11、其中,ia*(x),ib*(x)是cielab颜色空间中a通道和b通道的像素值,是cielab颜色空间中a通道和b通道的均值;
12、步骤s03:分析直方图,利用a和b通道的标准差统计出最佳动态范围;
13、最佳动态范围公式如下:
14、
15、其中,分别表示步骤s03所示a通道和b通道的标准差;
16、和分别表示步骤s02中补偿的a通道和b通道的最大值和最小值;
17、参数α,β和σ,分别调整a通道的最大值和最小值,经过广泛定性和定量的测试;
18、经过广泛定性和定量的测试,我们得出结论,通常将参数α,β设置为3,1和将参数σ,设置为4,1,以获取最佳动态范围。
19、步骤s04:对得到的最佳动态范围进行压缩调整,使其满足直方图的零点逼近原理以达到对水下图像颜色校正的目的。
20、压缩调整公式如下:
21、
22、
23、其中分别表示a通道和b通道校正后的像素;
24、和分别表示输入图像的a通道和b通道的最大值和最小值。
25、本发明相对现有技术具有突出的实质性特点和显著的进步,具体的说,本发明具有以下优点:
26、1、为了有效解决在rgb颜色空间对直方图进行拉伸很可能导致信息的丢失以及引入不期望的噪声。本发明提出在cielab颜色空间,先对a通道和b通道进行补偿,再分析对应通道的直方图,利用零点逼近准则对a通道和b通道的动态范围进行调整。最后,让a通道和b通道满足零点准则以获取最终的颜色校正图像。
27、2、本发明利用lab颜色空间在数学上是非线性并且对它分解出的l通道、a通道、b通道操作互不影响这些特性,去进行颜色的校正,不容易引入不必要的噪声。
1.一种基于零点逼近准则的水下图像颜色校正方法,其特征在于:包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的基于零点逼近准则的水下图像颜色校正方法,其特征在于:所述步骤s01中的clelab颜色空间中的a通道、和b通道的总像素均值公式为:
3.根据权利要求1所述的基于零点逼近准则的水下图像颜色校正方法,其特征在于:所述步骤s04压缩调整公式如下:
4.根据权利要求1所述的基于零点逼近准则的水下图像颜色校正方法,其特征在于:所述步骤s03中,将参数α,β设置为3,1和将参数设置为4,1,以获取最佳动态范围。