孫嘉然

摘要： 21世紀是“海洋的世紀”，開展海洋環(huán)境探測工作的戰(zhàn)略意義日益突顯。為了滿足探測需求，基于光學圖像的水下探測技術成為主流手段，而水下圖像增強則是其中的關鍵。本文對暗通道算法加以改進，將其遷移到水下環(huán)境之中，去除了圖像中的噪聲，提高了水下圖像的質量，為水下探測提供了保障。

關鍵詞： 暗通道;水下圖像增強;圖像處理

中圖分類號： TP391.41?? ?文獻標識碼： A?? ?文章編號： 1672-9129（2018）09-0055-01

Abstract： The21st century is the century of the ocean， the strategic significance of marine environmental exploration is increasingly prominent. In order to meet the detection needs，underwater detection technology based on optical images has become the mainstream means， and underwater image enhancement is a key issue. In this paper， the dark channel algorithm is improved to fit the underwater environment. The proposed algorithm removes the noise and improves the quality of the underwater image， which provides a guarantee for underwater detection.

Keywords：dark channel;underwater image enhancement;image processing

步入21世紀以來，海洋的地位在全球范圍內越來越顯著，相對于陸地，茫茫大海有著更多的資源，開展海洋環(huán)境探測工作的戰(zhàn)略意義日益突顯。以聲吶為代表的聲學成像設備應用廣泛，但是聲學成像無法捕捉顏色信息，想要完成高精度的探測任務，高質量的光學圖像不可或缺。

然而，水是一種常見的散射介質，光線在水中傳播時受到的吸收散射影響非常明顯，相機所捕獲的光學圖像遭受大量的信息損失。為解決這一問題，本文對水下圖像增強進行了研究，利用MATLAB開發(fā)工具對算法進行了實現。本文對去霧領域中的暗通道先驗算法進行分析，改進了暗通道算法，將其遷移到水下環(huán)境中，去除圖像中的噪聲，提高了水下圖像的質量。本文還將不同材質的物體放入渾濁度不同的水下環(huán)境中，驗證了本文算法的魯棒性。

1 相關工作

對于水下圖像增強的研究，可以根據算法是否以的水下光學模型為設計原理大致分為兩類，即基于非水下光學模型的圖像增強和基于水下光學模型的圖像增強。

非水下光學模型的圖像增強方法不考慮任何的光學成像原理，僅根據主觀的視覺效果對圖像進行增強。小波去噪[1]是圖像增強中常用的傳統方法，而隨著機器學習在計算機視覺領域的廣泛應用，利用深度網絡對水下圖像進行增強的工作[2][3]也日益成為研究熱點。

而對于水下光學模型的研究早在1972年就已經初成了體系[4]，現如今常用的水下光學成像模型為Jaffe-McGlamery[5]模型。此外，和水相似，霧也是一種散射介質，對光線的吸收散射影響明顯，霧氣的存在大大影響了空氣中的圖像質量?？諝猸h(huán)境中的圖像去霧問題和水下圖像增強有一定的相似之處，將去霧模型直接遷移到水下環(huán)境中[6]，也有一定的效果。

2 本文方法

本文對空氣環(huán)境下的去霧問題與水下圖像增強加以對比分析，發(fā)現兩者的光學模型非常相似。兩者的不同之處在于光線在空氣中和水中傳播時，紅、綠、藍三種顏色光線的衰減程度不同。在空氣中，這三種顏色光線的衰減情況基本一致，然而在水下環(huán)境中，紅光相對于藍光和綠光衰減更為嚴重。

在圖像中的大多數局部區(qū)域，總會出現一些像素在至少一個顏色通道中像素值很小，這就是暗通道[7]，而暗通道先驗算法是去霧領域中常用的圖像增強算法。本文針對空氣中和水下的光學模型的差異，對空氣中的暗通道先驗算法進行改進，在處理水下圖像時，忽略了圖像的紅通道，將暗通道定義在藍綠通道上，使得暗通道算法更符合水下成像模型。

本文利用MATLAB開發(fā)平臺對改進后的暗通道算法進行實現，實現水下圖像增強。此外，本文還對不同混濁度的水下圖像進行處理，實驗結果驗證了算法的魯棒性。

3 實驗與分析

本文在室內環(huán)境下利用一個1×1×1m的正方體玻璃水缸來模擬水下環(huán)境。在實際操作過程中，采用黑色帆布罩住水缸的內壁，模擬黑暗的水下環(huán)境，避免外界燈光的影響。實驗所使用的相機和光源均經過水密處理，固定在水缸中的架子上保持靜止。

在實驗過程中，首先將物體放在空氣環(huán)境下進行拍攝，隨后再放入清水中，并加入牛奶模擬渾濁的水下環(huán)境。相機及水下射燈經過水密處理固定在一個鋼架上，并將其探入水中。

在驗證算法時，本文將空氣中的圖像作為水下圖像增強的評判標準，將經過算法增強后的水下圖像與空氣中的圖像進行對比，從而檢驗算法的增強效果。本文還設計了不同渾濁度的水下場景，并對不同材質的物體進行圖像采集，實驗結果表明本文的算法具有可行性和魯棒性。

4 總結與展望

本文利用MATLAB作為開發(fā)工具，實現水下圖像增強算法。該算法通過對去霧模型與水下成像模型的對比，改進去霧模型中的暗通道先驗算法，將其遷移到水下環(huán)境中，去除水下圖像的噪聲，達到圖像增強的效果。本文還在實驗過程中設計了不同渾濁度的水下場景對不同材質的物體進行實驗，驗證了本文方法的魯棒性。

參考文獻：

[1]Yassin A A， Ghadban R M， Salah S F， et al. Using discrete wavelet transformation to enhance underwater image[J]. International Journal of Computer Science Issues， 2013， 10（2）： 220-228.

[2]Torres-Méndez L A， Dudek G. Color correction of underwater images for aquatic robot inspection[C]//EMMCVPR. 2005： 60-73.

[3]Li J， Skinner K A， Eustice R M， et al. WaterGAN： unsupervised generative network to enable real-time color correction of monocular underwater images[J]. IEEE Robotics and Automation Letters， 2018， 3（1）： 387-394.

[4]Funk C J， Bryant S B， Heckman Jr P J. Handbook of underwater imaging system design[R]. NAVAL UNDERSEA CENTER SAN DIEGO CA， 1972.

[5]Jaffe J S. Computer modeling and the design of optimal underwater imaging systems[J]. IEEE Journal of Oceanic Engineering， 1990， 15（2）： 101-111.

[6]Fattal R. Dehazing using color-lines[J]. ACM Transactions on Graphics （TOG）， 2014， 34（1）： 13.

[7]He K， Sun J， Tang X. Single image haze removal using dark channel prior[J]. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence， 2011， 33（12）： 2341-2353.