论文总字数：17099字

目 录

1 引言 1

1.1 课题研究背景及意义 1

1.2 国内外研究现状 1

2 水下图像处理方法 3

2.1 HIS方法 3

2.2 滤波方法 4

2.3 直方图均衡化 5

2.4 暗通道方法 6

3 结果 7

3.1 HIS方法 7

3.2 滤波方法： 7

3.3 直方图均衡化： 19

3.4 暗通道先验： 20

四、讨论 20

五、总结 21

参考文献 21

致谢 23

附录（三种程序） 24

基于去雾化暗通道原理的水下图像处理研究

倪豪杰

，China

Abstract: In recent years, with the rise of ocean undertaking, underwater image processing technology, as the core technology, has increasingly become a hot issue of concern. We have mainly selected three kinds of conventional underwater image methods, his method, histogram equalization and filtering method, and at the same time introduced a new method recently - dark channel processing method. We apply the above methods to the same underwater image, observe their enhanced images and compare their advantages and disadvantages. The results show that compared with the above three traditional underwater image processing methods, the image after dark channel processing is very natural, and the overall clarity and color are greatly improved without white spots. Finally, it is concluded that underwater image processing based on the principle of de-fogging dark channel is an excellent method.

Keywords: underwater image, image enhancement, image restoration

1 引言

1.1 课题研究背景及意义

我们居住的星球是一个蔚蓝色的星球，71%的面积都是海洋，而我国疆域辽阔，是一个海洋大国，对海洋的开发和探索是必不可少的。

海洋中储藏着丰富的矿产资源，在人口愈发膨胀，资源日趋紧张的大环境下，探索和开发海洋就显得尤为重要。

《2017年中国海洋经济统计公报》显示，2017年全国海洋生产总值77611亿元，比上年增长6.9%，海洋生产总值^【1】占国内生产总值的9.4%。其中，海洋第一产业增加值3600亿元，第二产业增加值30092亿元，第三产业增加值43919亿元，海洋第一、第二、第三产业增加值占海洋生产总值的比重分别为4.6％、38.8％和56.6％。在海洋经济快速腾飞的同时，我们更需要最大限度的了解海洋，才能降低风险，得到更好的收益。所以，获取海洋信息就变得举足轻重。

而水下图像是海洋信息的直接反馈，水下图像的获取与水下成像系统息息相关。和各式各样的复杂技术相比，采用水下图像增强和复原技术来探索海洋具有成本低和易操作等优点。但是模糊的水下图像难以直接应用于海洋军事、海洋环境保护和海洋工程，给实际操作和科研带来了很大的困难。

水下图像的降质原因颇多，主要原因有四个：

1水的散射造成影像清晰度降低：水的透明度比较低，各种微生物、颗粒物也会引起散射，从而使得图像变得模糊不清。

2水下摄影机晃动造成清晰度降低：水体本身是流动的，再加上水的浮力等等因素，导致摄像机不能稳定拍摄。

3聚焦不准确造成影像清晰度降低：随着拍摄物体的移动，我们拍摄的焦点也要随之发生变化，聚焦就成了关键，聚焦不准确会大大影响图像的质量。

4曝光不足或过度引起水下图像模糊：在水下光照一般都是不足的，这时候就需要提供人工光源来进行照明用于拍摄，光源的不足或者过度都会降低图像质量。

因此，借助图像处理技术提高原始水下图像视觉质量具有重要的科学意义，同时这项技术也得到了越来越多研究者的关注，相关研究日益增多。已有的水下图像处理方法主要分为两类：第一类是基于非物理模型的方法，第二类方法是基于物理模型的方法，这种方法的原理是水下图像成像。这类方法的难点在于如何建立模型，我们可以通过研究水中悬浮颗粒对入射光的散射及吸收作用，建立合理的水下成像模型，在此基础上推出高质量的水下图像。

1.2 国内外研究现状

目前，处理水下降质图像主要有两个方向—图像增强和图像修复。

图像增强方向根据使用空间的不同分为两类-空间域图像增强和频率域图像增强。

空间域方法，是通过改变图像上的灰度值来得到新图像。其中有灰度变换、空域平滑、锐化处理、伪彩色处理、局部对比度修正法、局部统计增强和直方图均衡等方法。

直方图均衡化：

直方图均衡化（HE）：直方图的作用是起到统计图像灰度频率的作用，它可以反映出图像中的灰度分布规律，进而把原图像中灰度比较集中的区间均匀分布到各个区间，这样就达到增强水下图像整体对比度的效果。

直方图表示灰度级的函数：

图1-1表示直方图灰度级的图像

图像的灰度值是离散变量，直方图表示的是离散的概率分布。

频率域方法是指对图像进行各种变换，来得到变换系数。接着对变化系数进行处理可以突出图像的不同特征。最后通过逆变换得到增强图像。频率域方法有同态滤波、低通滤波、高通滤波、带通带阻滤波等。

同态滤波：同态滤波处理水下图像的原理可以参照图像获取过程中的照明反射成像原理。它在其中起的作用就是将图片中的灰度范围进行调整，简而言之，就是减少低频同时增加高频，从而减少光照变化，达到提高图像质量的目的。

这种方法主要应用于由光照不均引起的图片降质中，可以对图像中我们感兴趣的人物进行增强。

高通滤波：再介绍这种方法前，首先要知道什么是振铃效应。振铃效应是指由于图像模型选取不当，造成的高频信息丢失，使得图像降质。而使用高通滤波可以大大减弱这一效应，起到更好的图像修复效果。

^【2】国内外也有很多学者改进并完善了上述方法。比如王猛等人结合了同态滤波和小波变换的方法。RafaelGarcia等分别使用同态滤波、照度域减法处理水下图像。Dr.JyotiSinghai使用一种改进直方图均衡来处理水下图像，可以实现亮度保持。

另外，我国一些学者对偏微分、retinex算法、神经网络等理论应用于图像增强也得到了显著的成果。如刘云鹏使用偏微分分解水下图像，提取边缘，蓝国宁使用偏微分于神经网络结合的方法去除水下后向散射噪声。

Retinex算法^【3】：将图像分解为入射光分量和反射光分量两部分。因为入射光比反射光的变化更平滑，产生的图像也更清晰，所以通过低通滤波处理来估计入射光分量。将得到的入射光分量去除，得到的就是增强后的图像。

而今天我们所用的是基于暗通道原理的水下图像处理^【4】。那么什么是暗通道原理呢?首先我们要知道什么是通道，通道和图像的格式是密切相关的，图像的

颜色模式决定了为图像创造颜色通道的数目。^【5】我们最常使用的RGB通道，就是拥有红、蓝、绿这三种通道再加上一种复合通道（RGB）。而暗通道则是指：在图像中，总有一个颜色通道值特别小，这个通道就是暗通道。

本章小结：介绍了我国海洋领域的高速发展及水下图像技术的重要性，随后指出限制水下图像的几个原因，并粗略介绍了国内外目前对水下图像的研究现状，挑选其中几个处理方法进行简单介绍。最后引出本文主旨：暗通道原理用于水下图像处理。

2 水下图像处理方法

2.1 HIS方法

HIS方法是一种最常用的图像融合方法。这种方法属于像元级数据融合类方法。数据融合指的是同一区域内，遥感数据之间或遥感数据与非遥感数据之间的匹配融合。通过这种数据融合，我们可以把那些在空间和时间上多余或互补的多源数据，按照一定的规则进行运算处理，获得比任何一种数据更精确、更丰富的信息，生成一副具有新的空间、波谱、时间特征的合成图像。

我们一般使用的是RGB三原色模型，R(RED)红色，G(GREEN)绿色，B(BIUE)蓝色，而HIS颜色模型则不同，它是从人眼视觉出发，H(HUE)色调，S(Satturation)饱和度，I(Intensity)强度。强度代表图像的总亮度，色调代表颜色的主波长，饱和度描述了颜色相对于灰色的纯度。HIS变换的作用就是把原来RGB模型中图像的光谱信息与空间信息分离开。在HIS模型内，用强度代表空间数据量，而色调和饱和度则是表现了光谱信息。在这个模型内处理空间信息时，在不改变光谱信息的条件下，我们可以使用一些数学方法对强度分量进行转换，从而起到增强图片信息的作用。说了这么多，那么如何把RGB模型转换为HIS模型呢？如下图所示：

表1 几种算法的转换公式