申请/专利权人：大连海事大学

申请日：2021-09-10

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN114119383B

主分类号：G06T5/00

分类号：G06T5/00;G06T5/50;G06T7/11;G06T7/90;G06V10/80;G06V10/56

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2022.03.18#实质审查的生效;2022.03.01#公开

摘要：本发明提供一种基于多特征融合的水下图像复原方法。本发明方法内容包括：首先通过四叉树分解法求取特征显著的背景光候选区域，根据图像的特征对背景光值进行自适应的融合，确定最终背景光值。其次，对原始图像的波长进行补偿，求取其红色暗通道图作为红色暗通道深度图，求取亮度特征深度图和饱和度特征深度图，对上述三个特征深度图进行融合，获得最终深度图，进而获得透射率；最后根据背景光和透射率求解水下光学成像模型，获得最终的复原图像。本发明利用图像的多个特征，针对退化图像的特性进行自适应的融合，准确的背景光和透射率大幅提升水下图像的复原质量，解决了颜色失真问题，提升了清晰度。

主权项：1.一种基于多特征融合的水下图像复原方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S01：获取原始图像，对所述原始图像创建水下图像复原模型；步骤S02：利用所述原始图像求取特征最显著的背景光候选区域：色偏特征最显著区域、饱和度特征最显著区域和亮度特征最显著区域，并获得候选区域对应的背景光值；步骤S03：将步骤S02中的背景光候选区域通过所设计的背景光估计模型进行估计，确定水下图像的背景光值；步骤S04：对所述原始图像的红通道进行补偿，获得其红色暗通道图；步骤S05：获得所述原始图像的亮度特征图和饱和度特征图；步骤S06：将步骤S04中的红色暗通道图和步骤S05中的亮度特征图和饱和度特征图进行融合，获得多特征的深度图；步骤S07：根据步骤S03中的背景光值和步骤S06中的深度图，求解复原图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 大连海事大学 一种基于多特征融合的水下图像复原方法

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