基于梯度先验的水下图像恢复

摘要：

由于水体对光线的吸收和散射作用,水下图像呈现出强衰减、高噪声和色彩畸变等问题,难以满足视觉观察和图像分析的需求.针对这一问题,提出了一种基于梯度先验的水下图像恢复方法,用以提高水下图像质量.首先,根据水下成像特性,建立水下图像梯度先验,水下图像中目标反射信息(水下清晰图层)的梯度大于散射噪声信息(水下噪声图层);其次,根据水下成像模型,对上述梯度先验进行表征建模;最后,建立水下图像的梯度分布优化函数,采用半二次优化方法分离出目标反信息,作为水下图像恢复结果.以UEIB和RUIE数据集为实验样本,与近年来所提出的5种水下图像处理方法进行比较,方法在定性和定量两类评价中均获得了出色的处理结果,峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)和水下图像质量评价指标(UIQM)评价指标分别达到20.066 5、0.696 1和3.902 9,均优于对比方法.因此,该方法能够有效地抑制水下图像噪声,提高水下图像的信噪比、清晰度和对比度.

关键词：水下图像恢复、梯度先验、水下成像模型、半二次优化

所属期刊栏目：43

分类号：TH-39

资助基金：中央高校基本科研业务费专项;国家自然科学基金;江苏省自然科学基金

在线出版日期：2023-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：39-46