一种适用于水下激光距离选通图像的图像增强方法
一种适用于水下激光距离选通图像的图像增强方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及水下图像增强领域，具体涉及一种适用于水下激光距离选通图像的图 像增强方法。
【背景技术】
[0002] 江河、海洋和地下水资源的勘探、开发和利用以及领海主权的防卫需要水下高分 辨力的成像装备。水下光电成像技术分辨力高，且成像直观快速，是水下设备的必需技术。 水下光电成像时的辅助照明系统，会因为水体的后向散射，严重干扰光电探测器，使得直接 观察目标以及连续照明光电成像设备的有效作用距离短。水下激光距离选通成像技术是目 前水下最成熟有效的光电成像技术，提高水下光电成像的作用距离。然而，水下激光距离选 通成像技术会存在噪声量大、对比度差、照明不均匀的特点，需要后期的图像处理技术改善 图像质量。图像复原技术通过估计图像的退化机制，计算退化模型，然后恢复图像，清晰化 图像，但是，由于水下物理退化机制十分复杂，估计模型存在较大偏差，测量工作大，且适应 性差，实际效果欠佳。常见直方图均衡与Retinex图像增强算法，依据人眼视觉感受有选择 地增强图像，使图像与视觉响应特性相匹配，从而改善图像质量，但是直方图均衡算法及其 改进算法，对图像简并存在非选择性或者孤立性，处理效果存在噪声放大、对比度提升不 高、细节淹没等问题。Retinex算法对水下激光距离选通成像针对性不强，大多适合处理水 下近距离彩色图像，直接使用增强效果不明显。
[0003] 激光距离选通成像的原理如图1所示。水体的光学窗口大致在480~550nm，所以水 下距离选通成像方式常以Nd:YAG固体脉冲激光器作为照射光源，To时刻激光发射入射光照 明目标物体，由于ICCD探测器上的选通门关闭，水体的大量后向散射光不能进入探测器，探 测完整目标所需时间A m时刻目标反射光到达探测器，选通门开启△ T的时间，ICCD对探 测目标完整成像，由此可屏蔽掉大部分的水体后向散射光，增加水下光电成像系统的作用 距离。应用水下距离选通成像技术，可以将水下光电成像设备的探测距离提高数倍，使水下 成像技术的可行性得到提高。但是，水下距离选通图像因为ICCD探测器在选通图像中引用 大量新的电噪声和光噪声，使得图像的噪声量变大;随着探测距离的增加，光在水中传播能 量衰减程度增加，会使目标区域和背景区域的灰度值得差异程度减小，使得图像对比度变 差;激光照明光斑面积一般小于目标，造成目标区域过曝光，边缘曝光不足的现象，不利于 观察。总体而言，水下激光距离选通图像存在噪声量大、对比度差、照明不均匀的特点，为提 高图像质量，须采用有针对性的图像增强方法。
【发明内容】
[0004] 有鉴于此，本发明提供了一种适用于水下激光距离选通图像的图像增强方法，解 决了水下激光距离选通图像存在的噪声量大、对比度差、照明不均匀的问题，对图像进行了 有针对性的增强。
[0005] 为了达到上述目的，本发明的技术方案包括如下步骤：
[0006] 步骤一，连续获取水下激光距离选通图像，将连续多帧水下激光距离选通图像叠 加，滤除背景噪声，得到原始图像。
[0007] 步骤二，用二维直方图双平台均衡化的方法处理原始图像，得到一次增强图像。
[0008] 二维直方图双平台均衡化方法如下：
[0009] 201、获取原始图像的一维直方图，预设2个平台值：阈值Pl·、P2; Pl· <P2;调整直方 图：
[0010]
[0011] 式中，v(k)为一维直方图中k级灰度出现次数;计算得到最终调整后的直方图为r (k) =V(k) Xa(k) X ω (k)，k = 0，l，2，···，N_1，N为图像的总灰度级。
[0012] 其中，a(k)为k级灰度级的局部增强系数
; 其中系娄
ω (k)为碎及灰度级的权重系数：
[0013] 在原始图像中，取第i行第j列的像素值记I (i，j)，取以第i行第j列的像素为中心 的窗口 ω k领域内的像素灰度平均值Im_( i，j)，Vi(k)为所有I (i，j) = k，Im_( i，j) >k的像 素点的总数，Vh(k)为所有I (i，j) = k，Im_(i，j) >k的像素点的总数；γ为线性控制参数，是 一预设的常数值。
[0014] 202、将调整后的直方图作均衡化处理，获得一次增强图像。
[0015] 步骤三，用Retinex方法处理一次增强图像，得到二次增强图像。
[0016] 步骤四，二次增强图像经过伽马校正，得到最终水下激光距离选通增强图像。
[0017] 进一步地，Retinex方法为带有估计误差抑制的Retinex方法，具体步骤如下：
[0018]步骤301、对一次增强图像I进行归一化变换，归一化的一次增强图像I取对数，得 到对数图像i;对一次增强图像I做引导滤波，然后对滤波后图像取对数，得到照射对数分量 图像1。
[0019]步骤302、将图像i与图像1相减得到对数反射分量图像r，利用图像1估计出图像r 各像素的误差抑制权重系数出，将权重系数出与图像r相乘得到处理后的反射分量图像c，将 图像c、图像1分别乘以各自控制系数再相加，最后加上全局亮度控制值β，得到处理结果
t
[0020] 误差抑制权重系数 为图像1亮度最低值，lmax为 V A / 图像1亮度最高值，t为误差估计参数规则，为一常数。
[0021] 进一步地，步骤302中的图像c、图像1各自的控制系数分别^和 t2为亮度补偿平衡控制系数，ti+t2 = l且t#Pt2均大于0。
[0022] 进一步地4=;[-1 = 108(1)-1(^(6￡(1));其中6￡为引导滤波核函数，6￡的求解过程 如下：设定在一个以wm作为处理窗口的图像在窗口中心处输出值Gf,v和在窗口中心处输入 值Iv是线性转换的关系：
；其中线性系数3?和1^分别为：
;其中，| Wm|是Wm窗口中的像素点个数，0n^Pym分别是 输入图像I在Wm窗口中的像素灰度的标准差和平均值，ξ为权重参数，η为Wm窗口中的像素编 号，In为Wm窗口中的像素编号为η的像素灰度值。
[0023]进一步地，Pi为原始图像中总像素点除以30，Ρ2最高为200的数值。
[0024] 进一步地，γ的取值范围在0~2之间。
[0025] 进一步地，t的取值范围在0~2之间。
[0026] 有益效果：
[0027] 1、本发明提供了一种水下激光距离选通图像的增强方法，该方法综合考虑水下激 光距离选通图像存在对比度差、照明不均匀的问题，二维直方图双平台均衡化的方法对原 始图像进行一次增强处理，二维直方图信息中，包含领域像素之间的相关信息，对其作处理 能够抑制灰度级简并信息的孤立性。二维直方图双平台均衡化能够解决上述灰度简并时信 息孤立的问题，同时能够明显争强图像的对比度。同时本方法采用能够进行照明均衡的 Ret inex方法，解决了照明不均匀的问题。
[0028] 2、本发明提供了一种水下激光距离选通图像的增强方法，该方法综合考虑水下激 光距离选通图像存在噪声量大的问题，采用了基于估计误差抑制的Retinex方法，能够通过 增加误差抑制权重系数来进行噪声抑制，从而解决了噪声量大的问题。
【附图说明】
[0029]图1为本发明中描述的水下激光距离选通成像系统原理图；
[0030]图2为本发明的整体流程原理图；
[0031] 图3为本发明中二维直方图双平台均衡化的方法的流程图；
[0032] 图4为本发明中对于Retinex理论的示意图；
[0033] 图5为本发明中估计误差抑制的Retinex方法的流程图。
【具体实施方式】
[0034]下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。
[0035]本发明涉及的是一种适用于水下激光距离选通图像的图像增强方法，通过本发明 的方法，能够极大的提高图像对比度、信息熵，抑制图像背景噪声。
[0036]本发明的处理对象是水下激光距离选通成像系统所得的原始图像，该原始图像是 通过水下激光距离选通成像系统中的ICCD采集所得。对连续4帧采集的原始图像进行叠加 处理，主要步骤是采用二维双平台直方图均衡化与带有估计误差抑制的Retinex方法结合 的二次图像处理方法处理叠加图像，从而得到增强后的结果图像。
[0037] 针对水下激光距离选通图像存在的噪声量大、对比度差、照明不均匀的问题，本发 明公开了一种采用二维双平台直方图均衡化与带有估计误差抑制的Retinex方法结合图像 增强方法，本发明的优点在于:能够对水下探测等作业提供清晰图像的软件支持，提高水下 探测的工作效率;能够提高水下激光距离选通图像对比度，平衡水下激光距离选通图像亮 度，提高水下激光距离选通图像信息熵，抑制水下激光距离选通图像背景噪声；算法简单， 运算快。
[0038] 本发明整体过程主要包括叠加连续4帧ICXD采集图，用二维双平台直方图均衡化 方法第一次增强叠加后的图像，用带有估计误差抑制的Retinex方法第二次增强第一次增 强后的图像，地二次增强后的图像作伽马校正4个步骤。本发明提出的二维双平台直方图均 衡化算法主要包括双平台调整直方图，获取各灰度级的局部增强系数，获取各灰度级的权 重系数，采用增强系数和权重系数调整直方图4个步骤，如图2所示。本发明提出的带有估计 误差抑制的Retinex算法主要包括基于引导滤波的照射分量图像的提取，基于照射分量图 像的背景抑制参数的获取并调整反射分量图像，照射分量图像、反射分量图像和全局亮度 的平衡性调整3个步骤。
[0039] 本发明的主要贡献和特点在于：（1)适用于所有带有激光距离选通成像系统的水 下作业环境，所处理图像由激光距离选通成像系统中ICCD探测器采集而得；（2)提出了一种 二维双平台直方图均衡化的图像处理方法，能够有选择性提升图像背景和细节信息对比 度，更为综合的提高图像质量；（3)提出了一种带有估计误差抑制的Retinex算法的图像处 理方法，能够极大的提高图像信息熵，抑制图像背景噪声，实现图像亮度的平衡。经过本发 明所提供的方法处理，能够提高水下探测的探测效率，提高水 下作业系统的工作能力。
[0040] 步骤一、水下图像获取;将连续多帧水下激光距离选通系统中ICCD采集图像叠加， 削弱背景噪声，得到原始图像。本实施例中以4帧为例进行说明，实际操作时多帧均可。
[0041] 步骤二、基于二维直方图双平台均衡化的第一次增强图像。
[0042] 直方图均衡化能调整灰度分布较集中的图像的局部对比度，增强曝光过度和曝光 不足区域的图像细节。但直方图均衡化不加选择的调整对比度会明显降低图像质量，比如 增加背景噪声降低图像信噪比，降低图像灰度级丢失图像细节，过分增强图像局部对比度。 另一方面，一维直方图只统计单个像素的信息，没有考虑领域像素之间的相关性，灰度简并 时信息孤立，图像局部对比度信息不能明显增强，二维直方图信息中，包含领域像素之间的 相关信息，对其作处理能够抑制灰度级简并信息的孤立性。二维直方图双平台均衡化能够 解决上述灰度简并时信息孤立的问题，同时能够明显争强图像的对比度，流程图如图3。
[0043] 在原始图像中，取第i行第j列的像素值记I (i，j)，取第i行第j列的像素在窗口 ω k 领域平均值i，j);记Vi(k)为所有满足I (i，j) =k，Im_( i，j) >k的像素点的总数，记Vh (1〇为所有满足1(^)=11"_(^)>1^的像素点的总数，取1^ = 0，1，2，...，^1，记~为图 像的总灰度级。
[0044]步骤2.1、统计图像常规直方图，设置2个平台值(阈值丹少2)调整直方图：
[0045]
(1)
[0048] (2)
[0046] 式(1)中，V(k)为直方图中k级灰度出现次数。[0047] 步骤2.2计算k级灰度级的局部增强系数a(k):
[0049]
[0050] 步骤2.3计算k级灰度级的权重系数ω (k):
[0051 ]
(3)
[0052] 步骤2.4计算得到最终调整后的直方图：
[0053] ψ (k)=V(k)Xa(k)X ω (k) (4)
[0054] 步骤2.5对调整后的直方图r (k)均衡化处理，累积直方图为：
[0055]
(5)
[0056] 式(5)中，Np为直方图调整后图像像素总数。
[0057]步骤2.6由累积直方图还原图像：
[0058] I/(i,j)=NXH(I(i,j)) (6)
[0059] 步骤三、基于估计误差抑制的Retinex方法的第二次增强图像
[0060] Retinex理论中认为图像I可以由反射光分量R和入射光分量L的乘积表示即I = L XR，如图4所示，其中反射光分量R表示消除光照影响后的图像，入射光分量L表示图像中的 光照分布对应图像低频部分，求解出R加以增强能得到优质图像。计算时通过对数变换加以 简化，i = l〇g(I) = l〇g(L)+log(R) = l+r，求出1要采用中心环绕法。认为r对应图像高频部 分，1对应图像低频部分
，?为卷积符号，F为环绕函数。将
引导滤波作为平滑约束条件求解目标函数，能够伸平滑约亩备件县I俣仂件，擗免图像增 强中出现晕，同时具有高实时性，环绕函数为 ，M(1)为 引导滤波平滑约束项。
[0061] 基于估计误差抑制的Retinex方法的第二次增强图像包括如下步骤，流程如图5:
[0062] 步骤3.1求解图像入射分量
[0063] 将第一次增强图像进行归一化处理，然后求解入射分量：
[0064] l = l〇g(Gf(I)) (7)
[0065] 式(7)中，Gf为引导滤波核函数，它的求解过程如下：
[0066] 设定在一个以Wm作为处理窗口的图像在窗口中心处输出值Gf,j和在窗口中心处输 入值L是线性转换的关系：
[0067]
(g)
[0068] 式(8)中，I wm I是^窗口中的像素点个数。
[0069] 弓丨导滤波使输入和输出达到差异最小，建立目标函数：
[0070]
(9)
[0071] 式(9)中，ξ为权重参数，通过对式(9)微分，线性系数&?和1^表示如下：
[0073] ---- -[0074] 式(9) (10)中，别是输入图像1在^窗口中的标准差和平均值。[0075]步骤3.2求解图像反射分量[0076]图像反射分量为r = i-l。[0077] 步骤3.3计算误差抑制权重系数[0078] 根据入射分量图像1求出误差抑制权重系数：
[0072] (10)
[0079]
(12)
[0080] 式（12)中，lmin为图像1中亮度最低值，lmax为图像1中亮度最高值，t为误差估计参 数规则。
[0081] 步骤3.4得到第二次增强图像
[0082]将权重系数出与图像r相乘得到处理后的反射分量图像c，将图像c、图像1分别乘 以各自控制系数再相加，最后加上全局亮度控制值β，得到处理结果：
[0083]
(13)
[0084] 式(13)中，t#Pt2为亮度补偿平衡控制系数。
[0085]步骤四、得到最终增强图像
[0086]第二次增强图像经过伽马校正，得到最终水下激光距离选通增强图像。
[0087] 以[email protected]、4G内存、Win764位系统计算机中的Matlab2013b软件环境 下，执行仿真程序，运行时间23ms。
[0088] 综上，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在 本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护 范围之内。
【主权项】
1. 一种适用于水下激光距离选通图像的图像增强方法，其特征在于： 步骤一，连续获取水下激光距离选通图像，将连续多帧水下激光距离选通图像叠加，滤 除背景噪声，得到原始图像； 步骤二，用二维直方图双平台均衡化的方法处理原始图像，得到一次增强图像； 所述二维直方图双平台均衡化方法如下： 201、 获取原始图像的一维直方图，预设2个平台值：阈值P1、P2;P1 <P2;调整直方图：式中，V(k)为一维直方图中k级灰度出现次数;计算得到最终调整后的直方图为Vlk) = V(k)Xa(k)X ?(1〇汰=0，1，2，'"，^1小为图像的总灰度级； 其中，a(k)为k级灰度级的局部增强系数：其 中系数ω(1〇为k级灰度级的权重系数：在原始图像中，取第i行第j列的像素值记I(i，j)，取以第i行第j列的像素为中心的窗 口 wk领域内的像素灰度平均值j)，Vi(k)为所有的像素 点的总数，Vh(k)为所有I (i，j) = k，Imean(i，j) > k的像素点的总数；γ为线性控制参数，是 一预设的常数值； 202、 将调整后的直方图作均衡化处理，获得一次增强图像； 步骤三，用Retinex方法处理一次增强图像，得到二次增强图像； 步骤四，二次增强图像经过伽马校正，得到最终水下激光距离选通增强图像。2. 如权利要求1所述的一种适用于水下激光距离选通图像的图像增强方法，其特征在 于，所述Retinex方法为带有估计误差抑制的Retinex方法，具体步骤如下： 步骤301、对一次增强图像I进行归一化变换，归一化的一次增强图像I取对数，得到对 数图像i;对一次增强图像I做引导滤波，然后对滤波后图像取对数，得到照射对数分量图像 1; 步骤302、将图像i与图像1相减得到对数反射分量图像r，利用图像1估计出图像r各像 素的误差抑制权重系数出，将权重系数B1与图像r相乘得到处理后的反射分量图像c，将图像 c、图像1分别乘以各自控制系数再相加，最后加上全局亮度控制值β，得到处理结果 所述误差抑制权重系数Imin为图像1壳度最低值，Imax为 图像1亮度最高值，t为误差估计参数规则，为一常数。3. 如权利要求2所述的一种适用于水下激光距离选通图像的图像增强方法，其特征在 于，所述步骤302中的图像c、图像1各自的控制系数分别为七和^为亮度补 偿平衡控制系数，Mt2 = 1且丨1和丨2均大于0。4. 如权利要求2所述的一种适用于水下激光距离选通图像的图像增强方法，其特征在 于，所述r = i-l = log(I)_log(Gf(I));其中Gf为引导滤波核函数，Gf的求解过程如下： 设定在一个以wm作为处理窗口的图像在窗口中心处输出值Gf ,V和在窗口中心处输入值 Iv是线性转换的关系：；其中线性系数adPbm分别为：其中，I wm I是^窗口中的像素点个数，OjPym*别是输入图像1在^窗口中的像素灰度的 标准差和平均值，ξ为权重参数，η为Wm窗口中的像素编号，In为Wm窗口中的像素编号为η的像 素灰度值。5. 如权利要求1所述的一种适用于水下激光距离选通图像的图像增强方法，所述P1为原 始图像中总像素点除以30，P 2最高为200的数值。6. 如权利要求1所述的一种适用于水下激光距离选通图像的图像增强方法，所述γ的 取值范围在〇~2之间。7. 如权利要求1所述的一种适用于水下激光距离选通图像的图像增强方法，所述t的取 值范围在〇~2之间。
【专利摘要】本发明公开了一种适用于水下激光距离选通图像的图像增强方法，涉及水下图像增强领域，本方法包括如下步骤：首先连续获取水下激光距离选通图像，将连续多帧水下激光距离选通图像叠加，滤除背景噪声，得到原始图像；然后用二维直方图双平台均衡化的方法处理原始图像，得到一次增强图像；接着，用Retinex方法处理一次增强图像，得到二次增强图像；最后，二次增强图像经过伽马校正，得到最终水下激光距离选通增强图像。本方法解决了水下激光距离选通图像存在的噪声量大、对比度差、照明不均匀的问题，对图像进行了有针对性的增强。
【IPC分类】G06T5/00
【公开号】CN105488763
【申请号】CN201510727610
【发明人】许廷发, 苏畅, 罗璇, 卞紫阳
【申请人】北京理工大学
【公开日】2016年4月13日
【申请日】2015年10月30日
【技术领域】
[0001] 本发明涉及水下图像增强领域，具体涉及一种适用于水下激光距离选通图像的图 像增强方法。
【背景技术】
[0002] 江河、海洋和地下水资源的勘探、开发和利用以及领海主权的防卫需要水下高分 辨力的成像装备。水下光电成像技术分辨力高，且成像直观快速，是水下设备的必需技术。 水下光电成像时的辅助照明系统，会因为水体的后向散射，严重干扰光电探测器，使得直接 观察目标以及连续照明光电成像设备的有效作用距离短。水下激光距离选通成像技术是目 前水下最成熟有效的光电成像技术，提高水下光电成像的作用距离。然而，水下激光距离选 通成像技术会存在噪声量大、对比度差、照明不均匀的特点，需要后期的图像处理技术改善 图像质量。图像复原技术通过估计图像的退化机制，计算退化模型，然后恢复图像，清晰化 图像，但是，由于水下物理退化机制十分复杂，估计模型存在较大偏差，测量工作大，且适应 性差，实际效果欠佳。常见直方图均衡与Retinex图像增强算法，依据人眼视觉感受有选择 地增强图像，使图像与视觉响应特性相匹配，从而改善图像质量，但是直方图均衡算法及其 改进算法，对图像简并存在非选择性或者孤立性，处理效果存在噪声放大、对比度提升不 高、细节淹没等问题。Retinex算法对水下激光距离选通成像针对性不强，大多适合处理水 下近距离彩色图像，直接使用增强效果不明显。
[0003] 激光距离选通成像的原理如图1所示。水体的光学窗口大致在480~550nm，所以水 下距离选通成像方式常以Nd:YAG固体脉冲激光器作为照射光源，To时刻激光发射入射光照 明目标物体，由于ICCD探测器上的选通门关闭，水体的大量后向散射光不能进入探测器，探 测完整目标所需时间A m时刻目标反射光到达探测器，选通门开启△ T的时间，ICCD对探 测目标完整成像，由此可屏蔽掉大部分的水体后向散射光，增加水下光电成像系统的作用 距离。应用水下距离选通成像技术，可以将水下光电成像设备的探测距离提高数倍，使水下 成像技术的可行性得到提高。但是，水下距离选通图像因为ICCD探测器在选通图像中引用 大量新的电噪声和光噪声，使得图像的噪声量变大;随着探测距离的增加，光在水中传播能 量衰减程度增加，会使目标区域和背景区域的灰度值得差异程度减小，使得图像对比度变 差;激光照明光斑面积一般小于目标，造成目标区域过曝光，边缘曝光不足的现象，不利于 观察。总体而言，水下激光距离选通图像存在噪声量大、对比度差、照明不均匀的特点，为提 高图像质量，须采用有针对性的图像增强方法。
【发明内容】
[0004] 有鉴于此，本发明提供了一种适用于水下激光距离选通图像的图像增强方法，解 决了水下激光距离选通图像存在的噪声量大、对比度差、照明不均匀的问题，对图像进行了 有针对性的增强。
[0005] 为了达到上述目的，本发明的技术方案包括如下步骤：
[0006] 步骤一，连续获取水下激光距离选通图像，将连续多帧水下激光距离选通图像叠 加，滤除背景噪声，得到原始图像。
[0007] 步骤二，用二维直方图双平台均衡化的方法处理原始图像，得到一次增强图像。
[0008] 二维直方图双平台均衡化方法如下：
[0009] 201、获取原始图像的一维直方图，预设2个平台值：阈值Pl·、P2; Pl· <P2;调整直方 图：
[0010]
[0011] 式中，v(k)为一维直方图中k级灰度出现次数;计算得到最终调整后的直方图为r (k) =V(k) Xa(k) X ω (k)，k = 0，l，2，···，N_1，N为图像的总灰度级。
[0012] 其中，a(k)为k级灰度级的局部增强系数
; 其中系娄
ω (k)为碎及灰度级的权重系数：
[0013] 在原始图像中，取第i行第j列的像素值记I (i，j)，取以第i行第j列的像素为中心 的窗口 ω k领域内的像素灰度平均值Im_( i，j)，Vi(k)为所有I (i，j) = k，Im_( i，j) >k的像 素点的总数，Vh(k)为所有I (i，j) = k，Im_(i，j) >k的像素点的总数；γ为线性控制参数，是 一预设的常数值。
[0014] 202、将调整后的直方图作均衡化处理，获得一次增强图像。
[0015] 步骤三，用Retinex方法处理一次增强图像，得到二次增强图像。
[0016] 步骤四，二次增强图像经过伽马校正，得到最终水下激光距离选通增强图像。
[0017] 进一步地，Retinex方法为带有估计误差抑制的Retinex方法，具体步骤如下：
[0018]步骤301、对一次增强图像I进行归一化变换，归一化的一次增强图像I取对数，得 到对数图像i;对一次增强图像I做引导滤波，然后对滤波后图像取对数，得到照射对数分量 图像1。
[0019]步骤302、将图像i与图像1相减得到对数反射分量图像r，利用图像1估计出图像r 各像素的误差抑制权重系数出，将权重系数出与图像r相乘得到处理后的反射分量图像c，将 图像c、图像1分别乘以各自控制系数再相加，最后加上全局亮度控制值β，得到处理结果
t
[0020] 误差抑制权重系数 为图像1亮度最低值，lmax为 V A / 图像1亮度最高值，t为误差估计参数规则，为一常数。
[0021] 进一步地，步骤302中的图像c、图像1各自的控制系数分别^和 t2为亮度补偿平衡控制系数，ti+t2 = l且t#Pt2均大于0。
[0022] 进一步地4=;[-1 = 108(1)-1(^(6￡(1));其中6￡为引导滤波核函数，6￡的求解过程 如下：设定在一个以wm作为处理窗口的图像在窗口中心处输出值Gf,v和在窗口中心处输入 值Iv是线性转换的关系：
；其中线性系数3?和1^分别为：
;其中，| Wm|是Wm窗口中的像素点个数，0n^Pym分别是 输入图像I在Wm窗口中的像素灰度的标准差和平均值，ξ为权重参数，η为Wm窗口中的像素编 号，In为Wm窗口中的像素编号为η的像素灰度值。
[0023]进一步地，Pi为原始图像中总像素点除以30，Ρ2最高为200的数值。
[0024] 进一步地，γ的取值范围在0~2之间。
[0025] 进一步地，t的取值范围在0~2之间。
[0026] 有益效果：
[0027] 1、本发明提供了一种水下激光距离选通图像的增强方法，该方法综合考虑水下激 光距离选通图像存在对比度差、照明不均匀的问题，二维直方图双平台均衡化的方法对原 始图像进行一次增强处理，二维直方图信息中，包含领域像素之间的相关信息，对其作处理 能够抑制灰度级简并信息的孤立性。二维直方图双平台均衡化能够解决上述灰度简并时信 息孤立的问题，同时能够明显争强图像的对比度。同时本方法采用能够进行照明均衡的 Ret inex方法，解决了照明不均匀的问题。
[0028] 2、本发明提供了一种水下激光距离选通图像的增强方法，该方法综合考虑水下激 光距离选通图像存在噪声量大的问题，采用了基于估计误差抑制的Retinex方法，能够通过 增加误差抑制权重系数来进行噪声抑制，从而解决了噪声量大的问题。
【附图说明】
[0029]图1为本发明中描述的水下激光距离选通成像系统原理图；
[0030]图2为本发明的整体流程原理图；
[0031] 图3为本发明中二维直方图双平台均衡化的方法的流程图；
[0032] 图4为本发明中对于Retinex理论的示意图；
[0033] 图5为本发明中估计误差抑制的Retinex方法的流程图。
【具体实施方式】
[0034]下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。
[0035]本发明涉及的是一种适用于水下激光距离选通图像的图像增强方法，通过本发明 的方法，能够极大的提高图像对比度、信息熵，抑制图像背景噪声。
[0036]本发明的处理对象是水下激光距离选通成像系统所得的原始图像，该原始图像是 通过水下激光距离选通成像系统中的ICCD采集所得。对连续4帧采集的原始图像进行叠加 处理，主要步骤是采用二维双平台直方图均衡化与带有估计误差抑制的Retinex方法结合 的二次图像处理方法处理叠加图像，从而得到增强后的结果图像。
[0037] 针对水下激光距离选通图像存在的噪声量大、对比度差、照明不均匀的问题，本发 明公开了一种采用二维双平台直方图均衡化与带有估计误差抑制的Retinex方法结合图像 增强方法，本发明的优点在于:能够对水下探测等作业提供清晰图像的软件支持，提高水下 探测的工作效率;能够提高水下激光距离选通图像对比度，平衡水下激光距离选通图像亮 度，提高水下激光距离选通图像信息熵，抑制水下激光距离选通图像背景噪声；算法简单， 运算快。
[0038] 本发明整体过程主要包括叠加连续4帧ICXD采集图，用二维双平台直方图均衡化 方法第一次增强叠加后的图像，用带有估计误差抑制的Retinex方法第二次增强第一次增 强后的图像，地二次增强后的图像作伽马校正4个步骤。本发明提出的二维双平台直方图均 衡化算法主要包括双平台调整直方图，获取各灰度级的局部增强系数，获取各灰度级的权 重系数，采用增强系数和权重系数调整直方图4个步骤，如图2所示。本发明提出的带有估计 误差抑制的Retinex算法主要包括基于引导滤波的照射分量图像的提取，基于照射分量图 像的背景抑制参数的获取并调整反射分量图像，照射分量图像、反射分量图像和全局亮度 的平衡性调整3个步骤。
[0039] 本发明的主要贡献和特点在于：（1)适用于所有带有激光距离选通成像系统的水 下作业环境，所处理图像由激光距离选通成像系统中ICCD探测器采集而得；（2)提出了一种 二维双平台直方图均衡化的图像处理方法，能够有选择性提升图像背景和细节信息对比 度，更为综合的提高图像质量；（3)提出了一种带有估计误差抑制的Retinex算法的图像处 理方法，能够极大的提高图像信息熵，抑制图像背景噪声，实现图像亮度的平衡。经过本发 明所提供的方法处理，能够提高水下探测的探测效率，提高水 下作业系统的工作能力。
[0040] 步骤一、水下图像获取;将连续多帧水下激光距离选通系统中ICCD采集图像叠加， 削弱背景噪声，得到原始图像。本实施例中以4帧为例进行说明，实际操作时多帧均可。
[0041] 步骤二、基于二维直方图双平台均衡化的第一次增强图像。
[0042] 直方图均衡化能调整灰度分布较集中的图像的局部对比度，增强曝光过度和曝光 不足区域的图像细节。但直方图均衡化不加选择的调整对比度会明显降低图像质量，比如 增加背景噪声降低图像信噪比，降低图像灰度级丢失图像细节，过分增强图像局部对比度。 另一方面，一维直方图只统计单个像素的信息，没有考虑领域像素之间的相关性，灰度简并 时信息孤立，图像局部对比度信息不能明显增强，二维直方图信息中，包含领域像素之间的 相关信息，对其作处理能够抑制灰度级简并信息的孤立性。二维直方图双平台均衡化能够 解决上述灰度简并时信息孤立的问题，同时能够明显争强图像的对比度，流程图如图3。
[0043] 在原始图像中，取第i行第j列的像素值记I (i，j)，取第i行第j列的像素在窗口 ω k 领域平均值i，j);记Vi(k)为所有满足I (i，j) =k，Im_( i，j) >k的像素点的总数，记Vh (1〇为所有满足1(^)=11"_(^)>1^的像素点的总数，取1^ = 0，1，2，...，^1，记~为图 像的总灰度级。
[0044]步骤2.1、统计图像常规直方图，设置2个平台值(阈值丹少2)调整直方图：
[0045]
(1)
[0048] (2)
[0046] 式(1)中，V(k)为直方图中k级灰度出现次数。[0047] 步骤2.2计算k级灰度级的局部增强系数a(k):
[0049]
[0050] 步骤2.3计算k级灰度级的权重系数ω (k):
[0051 ]
(3)
[0052] 步骤2.4计算得到最终调整后的直方图：
[0053] ψ (k)=V(k)Xa(k)X ω (k) (4)
[0054] 步骤2.5对调整后的直方图r (k)均衡化处理，累积直方图为：
[0055]
(5)
[0056] 式(5)中，Np为直方图调整后图像像素总数。
[0057]步骤2.6由累积直方图还原图像：
[0058] I/(i,j)=NXH(I(i,j)) (6)
[0059] 步骤三、基于估计误差抑制的Retinex方法的第二次增强图像
[0060] Retinex理论中认为图像I可以由反射光分量R和入射光分量L的乘积表示即I = L XR，如图4所示，其中反射光分量R表示消除光照影响后的图像，入射光分量L表示图像中的 光照分布对应图像低频部分，求解出R加以增强能得到优质图像。计算时通过对数变换加以 简化，i = l〇g(I) = l〇g(L)+log(R) = l+r，求出1要采用中心环绕法。认为r对应图像高频部 分，1对应图像低频部分
，?为卷积符号，F为环绕函数。将
引导滤波作为平滑约束条件求解目标函数，能够伸平滑约亩备件县I俣仂件，擗免图像增 强中出现晕，同时具有高实时性，环绕函数为 ，M(1)为 引导滤波平滑约束项。
[0061] 基于估计误差抑制的Retinex方法的第二次增强图像包括如下步骤，流程如图5:
[0062] 步骤3.1求解图像入射分量
[0063] 将第一次增强图像进行归一化处理，然后求解入射分量：
[0064] l = l〇g(Gf(I)) (7)
[0065] 式(7)中，Gf为引导滤波核函数，它的求解过程如下：
[0066] 设定在一个以Wm作为处理窗口的图像在窗口中心处输出值Gf,j和在窗口中心处输 入值L是线性转换的关系：
[0067]
(g)
[0068] 式(8)中，I wm I是^窗口中的像素点个数。
[0069] 弓丨导滤波使输入和输出达到差异最小，建立目标函数：
[0070]
(9)
[0071] 式(9)中，ξ为权重参数，通过对式(9)微分，线性系数&?和1^表示如下：
[0073] ---- -[0074] 式(9) (10)中，别是输入图像1在^窗口中的标准差和平均值。[0075]步骤3.2求解图像反射分量[0076]图像反射分量为r = i-l。[0077] 步骤3.3计算误差抑制权重系数[0078] 根据入射分量图像1求出误差抑制权重系数：
[0072] (10)
[0079]
(12)
[0080] 式（12)中，lmin为图像1中亮度最低值，lmax为图像1中亮度最高值，t为误差估计参 数规则。
[0081] 步骤3.4得到第二次增强图像
[0082]将权重系数出与图像r相乘得到处理后的反射分量图像c，将图像c、图像1分别乘 以各自控制系数再相加，最后加上全局亮度控制值β，得到处理结果：
[0083]
(13)
[0084] 式(13)中，t#Pt2为亮度补偿平衡控制系数。
[0085]步骤四、得到最终增强图像
[0086]第二次增强图像经过伽马校正，得到最终水下激光距离选通增强图像。
[0087] 以[email protected]、4G内存、Win764位系统计算机中的Matlab2013b软件环境 下，执行仿真程序，运行时间23ms。
[0088] 综上，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在 本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护 范围之内。
【主权项】
1. 一种适用于水下激光距离选通图像的图像增强方法，其特征在于： 步骤一，连续获取水下激光距离选通图像，将连续多帧水下激光距离选通图像叠加，滤 除背景噪声，得到原始图像； 步骤二，用二维直方图双平台均衡化的方法处理原始图像，得到一次增强图像； 所述二维直方图双平台均衡化方法如下： 201、 获取原始图像的一维直方图，预设2个平台值：阈值P1、P2;P1 <P2;调整直方图：式中，V(k)为一维直方图中k级灰度出现次数;计算得到最终调整后的直方图为Vlk) = V(k)Xa(k)X ?(1〇汰=0，1，2，'"，^1小为图像的总灰度级； 其中，a(k)为k级灰度级的局部增强系数：其 中系数ω(1〇为k级灰度级的权重系数：在原始图像中，取第i行第j列的像素值记I(i，j)，取以第i行第j列的像素为中心的窗 口 wk领域内的像素灰度平均值j)，Vi(k)为所有的像素 点的总数，Vh(k)为所有I (i，j) = k，Imean(i，j) > k的像素点的总数；γ为线性控制参数，是 一预设的常数值； 202、 将调整后的直方图作均衡化处理，获得一次增强图像； 步骤三，用Retinex方法处理一次增强图像，得到二次增强图像； 步骤四，二次增强图像经过伽马校正，得到最终水下激光距离选通增强图像。2. 如权利要求1所述的一种适用于水下激光距离选通图像的图像增强方法，其特征在 于，所述Retinex方法为带有估计误差抑制的Retinex方法，具体步骤如下： 步骤301、对一次增强图像I进行归一化变换，归一化的一次增强图像I取对数，得到对 数图像i;对一次增强图像I做引导滤波，然后对滤波后图像取对数，得到照射对数分量图像 1; 步骤302、将图像i与图像1相减得到对数反射分量图像r，利用图像1估计出图像r各像 素的误差抑制权重系数出，将权重系数B1与图像r相乘得到处理后的反射分量图像c，将图像 c、图像1分别乘以各自控制系数再相加，最后加上全局亮度控制值β，得到处理结果 所述误差抑制权重系数Imin为图像1壳度最低值，Imax为 图像1亮度最高值，t为误差估计参数规则，为一常数。3. 如权利要求2所述的一种适用于水下激光距离选通图像的图像增强方法，其特征在 于，所述步骤302中的图像c、图像1各自的控制系数分别为七和^为亮度补 偿平衡控制系数，Mt2 = 1且丨1和丨2均大于0。4. 如权利要求2所述的一种适用于水下激光距离选通图像的图像增强方法，其特征在 于，所述r = i-l = log(I)_log(Gf(I));其中Gf为引导滤波核函数，Gf的求解过程如下： 设定在一个以wm作为处理窗口的图像在窗口中心处输出值Gf ,V和在窗口中心处输入值 Iv是线性转换的关系：；其中线性系数adPbm分别为：其中，I wm I是^窗口中的像素点个数，OjPym*别是输入图像1在^窗口中的像素灰度的 标准差和平均值，ξ为权重参数，η为Wm窗口中的像素编号，In为Wm窗口中的像素编号为η的像 素灰度值。5. 如权利要求1所述的一种适用于水下激光距离选通图像的图像增强方法，所述P1为原 始图像中总像素点除以30，P 2最高为200的数值。6. 如权利要求1所述的一种适用于水下激光距离选通图像的图像增强方法，所述γ的 取值范围在〇~2之间。7. 如权利要求1所述的一种适用于水下激光距离选通图像的图像增强方法，所述t的取 值范围在〇~2之间。
【专利摘要】本发明公开了一种适用于水下激光距离选通图像的图像增强方法，涉及水下图像增强领域，本方法包括如下步骤：首先连续获取水下激光距离选通图像，将连续多帧水下激光距离选通图像叠加，滤除背景噪声，得到原始图像；然后用二维直方图双平台均衡化的方法处理原始图像，得到一次增强图像；接着，用Retinex方法处理一次增强图像，得到二次增强图像；最后，二次增强图像经过伽马校正，得到最终水下激光距离选通增强图像。本方法解决了水下激光距离选通图像存在的噪声量大、对比度差、照明不均匀的问题，对图像进行了有针对性的增强。
【IPC分类】G06T5/00
【公开号】CN105488763
【申请号】CN201510727610
【发明人】许廷发, 苏畅, 罗璇, 卞紫阳
【申请人】北京理工大学
【公开日】2016年4月13日
【申请日】2015年10月30日
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