【图像增强】基于DEHAZENET和HWD的水下去散射图像增强附matlab代码

1 内容介绍

去散射和边缘增强是解决水下图像的对比度严重衰减、颜色偏差和边缘模糊等问题的关键步骤。这篇论文提出了一种较好的水下图像增强的方法。首先使用经过端到端训练的卷积神经网络去测量输入图片,同时以自适应双边滤波器对传输图片进行处理。接着提出一种基于白平衡的策略来消除图片的颜色偏差,用拉普拉斯金字塔融合获得无雾和色彩校正图像的融合结果。 最后,输出图像被转换为混合小波和方向滤波器组(HWD)域,用于去噪和边缘增强。 实验结果表明,该方法可以消除颜色失真,提高水下图像的清晰度。

水下成像在海洋资源勘探,环境保护,海上防御和军事等方面发挥了至关重要的作用。然而,水下图像由于背散射和光衰减而导致能见度差。 光的随机衰减导致雾的外观。 沿着视线从介质返回的光散射的一部分降低了捕获图像的对比度。 在不同的水下环境中,图像质量下降的主要原因是不同的。

最近,研究人员提出了几种改善水下图像质量的方法。 偏振和距离成像方法(Schechner和Karpel,2005; Tan等,2007)直接通过专用硬件解决了这个问题。 在(Voss等人,1990)中研究的另一种方法测量了海水的光学传递函数。 海水的调制传递函数(MTF)在(Liu et al。,2001)中制定,并且通过维纳滤波器可以恢复模糊的图像。 然而,由于昂贵的成本和设备的复杂配置,上述实验方法不适用于大多数海洋工程应用和科学研究。 由于水下环境复杂多变,基于水下退化模型的去卷积方法在实际应用中存在缺陷。

另外,图像增强方法不依赖于任何特定的退化模型,并且它们根据人类视觉感知来处理图像。 常见的增强方法包括传统的直方图校正(Thakur等,2010),梯度变换(Lei等,2011)和其他一些自适应平滑方法,如传统的低通滤波器,形态滤波器,同态滤波器(Padmavathi等)。 等,2011),小波变换等.Iqbal等。 (2010)提出了一种无监督的色彩校正方法,以改善水下图像的视觉质量。 Ancuti等。 (2012)提出了一种基于融合的方法来增强水下视频和图像。 但是,图像增强方法可能会导致颜色偏差,并在处理水下图像时显示其局限性。

雾霾去除算法用于水下图像恢复方法。 他等人。 (2009)通过暗通道先验(DCP)估计劣化图像的透射图,并通过大气成像模型获得清晰图像。 此外,开发了引导过滤器(He et al。,2010)以改进原始透射图。德鲁斯-JR。 等。 (2013)制定了一个水下成像模型,通过蓝色和绿色通道计算暗通道。 为了避免人为地提取特征,Cai等人。 (2016)通过深度学习架构估计传输地图。

在本文中,我们提出了一种能够提高水下图像可见度的方法。 它通过DehazeNet和白平衡改善了散射图像的对比,然后增强了图像边缘。 图1描绘了我们的算法的示意图。 首先,我们应用一种名为DehazeNet的CNN来估计水下传输图,该图通过自适应双边滤波器进行细化。 其次,我们开发了一个框架来混合去雾化和色彩校正的图像。最后,我们通过混合小波和方向滤波器组分离图像的高频和低频成分。 在HWD域中,噪声方差由高频子带估计,并且阈值被设置为去除噪声。

2 部分代码

clc;

clear;

close all

addpath('codes\')

addpath('Images\')

 FileName = uigetfile({'*.jpg;*.bmp;*.png'},'Optional images','Images'); 

 input = imread(FileName);

 output = underwater(input);

 underwaterimage2(input);

 %i=40;             %Saved images number

 %saveas(1,['./myresults/',num2str(i),'.jpg']);

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3 运行结果

【图像增强】基于DEHAZENET和HWD的水下去散射图像增强附matlab代码_第1张图片

【图像增强】基于DEHAZENET和HWD的水下去散射图像增强附matlab代码_第2张图片

4 参考文献

​[1]郭青山, 黄玉清. 基于DehazeNet与边缘检测均值引导滤波图像去雾算法[J]. 传感器与微系统, 2020, 39(1):4.

博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机、雷达通信、无线传感器等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

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