基于场景深度估计的自然光照水下图像增强方法

来源：机器人杂志2021年第3期北京时间：

作者：王丹, 张子玉, 赵金宝, 梁文峰, 杨谢柳, 范慧杰, 唐延东

摘要：针对水下图像模糊、对比度低且色彩失真的问题，结合修正的水下成像模型，提出一种基于场景深度估计的自然光照水下图像增强方法．首先，依据自然光照条件下水下图像场景亮度与场景深度总体成正比的先验理论，对图像的亮度信息进行最小值滤波和软抠图处理以实现场景深度估计；然后，结合暗通道先验知识和场景深度信息进行离散像素点的后向散射分量估计，根据修正的水下成像模型来拟合和去除后向散射；最后，采用基于色适应的颜色校正方法对直接分量进行色偏校正，利用线性拉伸方法来提升图像的亮度和对比度．水下多场景条件下的实验结果表明，本文方法可有效地去除后向散射引起的雾样模糊，提高图像对比度并校正颜色偏差．

关键词：水下图像, 图像增强, 图像复原, 对比度增强, 颜色校正