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公开(公告)号：CN111047530B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201911207724.2
申请日：2019-11-29
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于多特征融合的水下图像颜色校正和对比度增强方法。本发明方法，包含以下五个过程：颜色校正、对比度增强、融合权重计算、多尺度融合以及细节增强。首先，对采集的水下退化图像采用白平衡进行颜色校正，获取第一幅输入图像；其次，对白平衡后效果图采用引导滤波进行对比度增强，获取第二幅输入图；然后，分别求取两幅输入图的四个特征权重；接着，对权重图进行归一化得到对应的标准化权重图，采用多尺度融合，得到融合结果图；最后，对融合结果图采用色阶处理，增强图像边缘细节，得到最后增强图像。该发明方法在无需任何先验信息条件下，有效实现水下图像颜色校正和对比度增强，提升图像视觉效果，可以应用于图像预处理。
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公开(公告)号：CN110689504B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201910961757.X
申请日：2019-10-11
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供一种基于二次引导透射图的水下图像复原方法。本发明方法，包括：首先对红通道进行反转，在反转后的图像上使用暗通道先验，求取背景光；其次通过原始图像求取饱和度；根据背景光、饱和度和红色暗通道先验求取粗糙透射图，使用引导滤波将粗糙透射图分解为基础图像和细节图像，对基本图像进行拉普拉斯滤波处理，细节图像进行引导滤波处理，将处理后的图像重构得到细化透射图；然后结合水下成像模型进行图像复原；最后对复原图像进行自动色阶处理，得到最终复原图像。本发明专利提出了一种基于二次引导透射图的水下图像复原方法，该方法利用二次引导滤波和自动色阶，不仅有效增强图像细节，还解决颜色失真问题，提升视觉效果。
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公开(公告)号：CN110175964B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201910459639.9
申请日：2019-05-30
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供一种基于拉普拉斯金字塔的Retinex图像增强方法。本发明方法，包含以下三个过程：首先对原图像进行多尺度卷积，采用3个3*3的高斯卷积核进行卷积，获取不同尺度R、G、B通道特征图。其次采用Retinex算法估计入射分量并增强色彩；对反射分量增强细节。最后将色彩增强图像与细节增强图像线性加权融合，得到增强图像。本发明专利采用多尺度卷积获取图像更多细节，利用MSRCR算法图像增强，对入射分量进行Gamma校正实现色彩增强。对反射分量采用双边滤波去噪，降低噪声干扰，通过拉普拉斯金字塔提取图像细节信息。将色彩增强图像和细节增强图像进行线性加权融合，实现图像增强。
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公开(公告)号：CN110889812A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201910961740.4
申请日：2019-10-11
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种多尺度融合图像特征信息的水下图像增强方法。本发明方法，包含以下三个过程：首先，采用动态阈值白平衡解决颜色偏色；其次，增强图像对比度，使用同态滤波分离高频信息和低频信息，使用梯度场双区间直方图均衡化增强高频信息，采用Gamma校正处理低频信息，调整图像曝光度。最后，基于图像对比度、饱和度和最佳曝光度，采用多尺度融合策略对高频信息、双区间直方图输出图和Gamma校正后低频信息进行融合，得到增强图像。本发明专利提出了一种多尺度融合图像特征信息的水下图像增强方法，该方法通过多尺度融合策略，不仅增强图像细节和全局对比度，而且有效避免图像的过曝光和曝光不足，对图像暗区域的细节具有较好增强效果。
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公开(公告)号：CN118261809A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410368015.7
申请日：2024-03-28
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供了一种基于变分Retinex的水下图像重建与融合方法。本发明采用分离的变分Retinex理论，通过调整图像像素的动态范围和光成分，来更好地提取具有数据高阶约束的非局部属性，从而显著的增强水下图像的质量，并通过设计一种图像序列的精确对准策略，实现了图像序列的准确配准，有效地重建了图像序列中带有视差的场景。针对现有水下图像拼接方法区域分割不精细的问题，本发明提供了一个基于接缝邻域信息的新型代价函数，有助于这些解决的接缝的迭代优化。这个过程增强了这些区域内的分割精度，从而实现更精确的场景重建。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117745610A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311683096.1
申请日：2023-12-08
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多方向卷积注意机制的水下图像增强方法，包括以下步骤：对于输入图像使用特征提取模块进行初步特征，然后输入到编码器中，其中包括使用下采样操作、多方向卷积注意机制提取大感受野的特征，多方向卷积注意机制结合四个方向的特征进行增强。重复上述操作四次，获取不同尺寸的特征信息。针对最小尺寸特征使用多方向卷积注意机制进行特征增强，输入到解码器中进行特征恢复。其中编码器包括使用上采样操作恢复特征尺寸，结合编码器中对应尺度的特征进行特征恢复，重复上述操作四次。最后使用平滑L1损失函数、感知损失函数和多尺度结构相似性损失函数对于网络进行引导，有效增强水下图像。
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公开(公告)号：CN117635448A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311683093.8
申请日：2023-12-08
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于直方图均衡化引导的水下复原新视角合成方法。本发明主要使用降质的水下图像和直方图均衡化后的伪真值图像学习建立水下光线追踪场。通过使用原图监督学习水下原图像细节并使用直方图均衡化伪真值图像引导复原后的图像颜色分布。该追踪场准确估计了三维空间内的密度、颜色、光照衰减，并可以通过体积渲染公式渲染出目标成像平面的像素颜色。通过控制体积渲染公式中是否加入光照衰减部分，可以分别渲染出复原前和复原后的水下图像。
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公开(公告)号：CN117541520A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311304890.0
申请日：2023-10-10
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于最优化算法的低耦合Retinex模型的水下图像增强方法，包括以下步骤：首先，基于RGB颜色空间对原图像各通道总像素值进行细分，得到通道衰减等级。根据该等级，对强衰减通道进行补偿，并计算拉伸因子，进而对各通道进行拉伸的像素分布重映射。为进一步补偿图像亮度损失，采用最优化Retinex模型的变分方法进行增强。首先，构建最优化模型，并根据水下图像特性和多种先验，构建正则项和权重分量，然后，选择合适求解方式对模型进行求解，得到光照分量和反射率分量，最后，通过伽马校正调整光照分量，与反射率分量融合得到最终输出图像。本发明有效解决色彩偏移和衰减色过度补偿问题，同时提升了图像亮度，避免过曝。
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公开(公告)号：CN117541494A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311305005.0
申请日：2023-10-10
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06T5/60 , G06T5/90 , G06T5/20 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于水下光场Transformer的水下图像增强方法，包括以下步骤：获取真实配对的水下图像并划分水下图像数据集，搭建基于水下光场Transformer的分层编码器‑解码器增强网络，构建L1损失函数、SSIM损失函数组合约束方式对基于水下光场Transformer的分层编码器‑解码器增强网络训练，得到训练完成的水下图像增强网络，将待处理水下图像输入到训练完成的水下图像增强网络中，实现对待处理水下图像的增强。本发明利用水下光场信息消除了水下噪声对Transformer特征聚合的影响，引入并行注意力机制提高了Transformer的局部信息交互能力并提升了模型的泛化能力，极大提高了原始水下图像的清晰度和对比度，可以在水下图像处理、水下目标检测和水下视觉任务中发挥重要作用。
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公开(公告)号：CN110689587B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201910961751.2
申请日：2019-10-11
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于颜色校正和细节增强的水下图像增强方法。本发明所述的水下图像增强方法包含以下两个步骤：颜色校正和细节增强。首先，选取部分清晰的水下图像，参考清晰图像Lab的平均值调整待复原的水下图像Lab值，实现颜色校正。针对颜色校正图像，将RGB空间转换为HSV空间，对H进行直方图均衡化，对S和V进行归一化处理，实现对比度增强。其次，采用拉普拉斯算子处理对比度增强后图像的线性组合，得到边缘映射图，与对比度增强图像和边缘映射图线性加权融合，得到最终增强后的水下图像。本发明所述算法通过调整Lab空间值实现颜色校正，利用拉普拉斯算子实现细节增强，使图像在颜色校正的基础上具有丰富细节信息，提升图像整体视觉效果。
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