沈建文

(云南昆船電子設(shè)備有限公司，云南 昆明650000）

目前，水下圖像處理技術(shù)已經(jīng)有著廣泛的應(yīng)用[1]。例如：某研究所研究人員對(duì)深水或潛水下生物的研究、軍用或部分民用水下特殊搜救、 水下武器系統(tǒng)及水下探測(cè)應(yīng)用等。 由于水本身帶有的特殊性質(zhì)、光學(xué)特性以及水中懸浮物的存在，都對(duì)水下圖像有一定的影響。 如：造成圖像的對(duì)比度差、圖像顏色的失真等問題[2]，這使得水下圖像后期處理中的圖像進(jìn)行增強(qiáng)越來越受到重視[3]。

本文提出了一種改進(jìn)版拉普拉斯銳化的水下圖像增強(qiáng)方法。 利用拉普拉斯銳化能夠銳化圖像、清晰圖像邊緣的特點(diǎn)，在拉普拉斯算子上利用直方圖均衡化灰度等級(jí)拉伸的思想，設(shè)置增強(qiáng)率，提高圖像對(duì)比度；最后，利用對(duì)比實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)表明本文算法很好的綜合了成像質(zhì)量與運(yùn)行時(shí)間實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖像的增強(qiáng)。

1 基本原理

1.1 水下圖像問題分析

水下圖像處理問題的關(guān)鍵點(diǎn)在于：

1.1.1 由于海水中懸浮物使圖像的分辨率受到影響，導(dǎo)致圖像模糊，細(xì)節(jié)分辨較差，辨識(shí)度不高；

1.1.2 海水的吸收作用，會(huì)使圖像各通道的衰減程度各異而導(dǎo)致色彩失真，當(dāng)光照條件不好，會(huì)產(chǎn)生圖像對(duì)比度下降，部分受影響的圖像細(xì)節(jié)將更差。 對(duì)于上述的一些難點(diǎn)， 需要采用圖像增強(qiáng)技術(shù)處理一些圖像的細(xì)節(jié)問題和對(duì)比度。

這些問題對(duì)圖像進(jìn)行特殊處理均有非常大的影響， 如對(duì)采集的水下圖像進(jìn)行分割處理、水下特殊目標(biāo)識(shí)別等，這使得水下圖像后期處理中的圖像進(jìn)行增強(qiáng)越來越受到重視。

1.2 拉普拉斯圖像銳化簡(jiǎn)介

拉普拉斯圖像銳化方法，原理可以描述為：當(dāng)鄰域中心像素灰度（ 以X 表示）低于它所在的領(lǐng)域內(nèi)其它像素的平均灰度（ 以Y 表示）時(shí)，降低中心像素灰度；當(dāng)X 高于Y 時(shí)，提高中心像素灰度，此方法可實(shí)現(xiàn)水下圖像的銳化處理。

2 改進(jìn)后的拉普拉斯銳化的水下圖像增強(qiáng)方法

借鑒直方圖均衡化灰度等級(jí)拉伸的思想， 以拉普拉斯變換為載體，提出改進(jìn)版拉普拉斯銳化法，對(duì)水下圖像進(jìn)行處理。

拉普拉斯銳化，計(jì)算如式(1)所示。

由公式（ 1）經(jīng)過離散化處理并通過一階差分公式得到：

公式取反和變形后可得到4 鄰域和8 鄰域的拉普拉斯卷積核，分別為：

對(duì)原圖像的邊緣進(jìn)行了銳化處理。

處理卷積核：

采用8 鄰域?yàn)榫矸e核對(duì)圖像進(jìn)行銳化處理，如式（ 3）所計(jì)算：

將上述的思想，改為如下形式：

在此增強(qiáng)率用 α表示，從上述公式可得出，通過調(diào)節(jié) α，能將所求的中心像素得到增強(qiáng)， 起到和直方圖均衡化相同的作用，使圖像的對(duì)比度得到提升。

算法中的增強(qiáng)率 α的取值取決于所處的環(huán)境，環(huán)境越亮，α的值越小，反之則越大，具體的場(chǎng)景決定之后， α?xí)毁x予一個(gè)初值，以目標(biāo)的檢測(cè)結(jié)果為導(dǎo)向，當(dāng)目標(biāo)無法檢測(cè)到時(shí)，通過循環(huán)迭代 α來不斷提高增強(qiáng)率。 再通過設(shè)定一個(gè)閾值來限制 α的迭代，此時(shí)仍然檢測(cè)不到，則目標(biāo)檢測(cè)失敗。

3 對(duì)比實(shí)驗(yàn)

如圖1，選取三種不同天氣，不同時(shí)間拍攝的三種場(chǎng)景來表示光線強(qiáng)度的三個(gè)不同等級(jí)， 圖1 中，b、c、d 順序?yàn)橹狈綀D均衡、Retinex 增強(qiáng)和本文采用算法增強(qiáng)的效果圖。 通過分析，用一個(gè)正比于所有熵的定義的公式進(jìn)行分析討論，具體見式4。

式中，

R——紅色通道表示。

由（ 4）式可得，對(duì)于彩色圖像，需要對(duì)它的各個(gè)通道分別求取圖像熵，采用加權(quán)來得到結(jié)果。

圖1 算法對(duì)比

式中，

δ( i , j)——灰度差：相鄰像素間；

表1 對(duì)比平均運(yùn)行時(shí)間

對(duì)表1 分析可知，圖像越暗，算法需要處理的時(shí)間則越長。其中采用Retinex 最耗時(shí)，效果不錯(cuò)，但是不能滿足實(shí)時(shí)刷新的要求；采用直方圖均衡最快；本文采用算法運(yùn)行時(shí)間是直方圖均衡的10 倍左右，為Retinex 算法的1/100 左右，處理時(shí)間0.1s左右。 本文算法較直方圖均衡化、Retinex 綜合效果更好。

4 結(jié)論

本篇文章提出了一種改進(jìn)版拉普拉斯銳化的水下圖像增強(qiáng)算法，使對(duì)不同環(huán)境的圖像在保證細(xì)節(jié)邊緣的同時(shí)，結(jié)合直方圖均衡化對(duì)圖像整體對(duì)比度增強(qiáng)明顯的特點(diǎn)，使得水下圖像得到合理的增強(qiáng)；同時(shí) α隨外界光照條件進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)，提升了算法的使用范圍。通過將其與直方圖均衡化和Retinex 算法進(jìn)行對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)綜合成像質(zhì)量與運(yùn)行時(shí)間，本文算法水下圖像增強(qiáng)效果更好。