(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210470316.1 (22)申请日 2022.04.28 (71)申请人 昆明理工大 学 地址 650093 云南省昆明市呈贡区景明南 路727号 (72)发明人 钱俊兵　姜良伟　全海燕　郑志清　 (74)专利代理 机构 北京隆达恒晟知识产权代理 有限公司 1 1899 专利代理师 李中强 (51)Int.Cl. G06V 10/20(2022.01) G06V 10/30(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 20/05(2022.01) G06T 7/90(2017.01) (54)发明名称 一种联合多通道均衡与多尺度融合的水下 图像增强方法 (57)摘要 本发明公开了一种联合多通道均衡与多尺 度融合的水下图像增强方法， 属于水下图像增强 领域， 所述的联合多通道均衡与多尺度融合的水 下图像增强方法采用以下步骤实现step1， 利用 绿通道补偿红通道并通过区域红通道均值二次 加强红通道； step2， 利用自适应平台直方图均衡 扩展R、 G、 B三通道灰度级范围并重新分配灰度 值； step3， 将经过gamma、 GUM和CLAHE算法处理的 亮度V （Value） 分量进行多尺度融合。 本发明解决 了水下退化图像清晰度偏低现象， 改善了颜色失 真， 提升了图像对比度和亮度， 并对不同场景均 有明显增强效果， 具有良好的泛化 适应能力。 权利要求书2页 说明书5页 附图4页 CN 114821021 A 2022.07.29 CN 114821021 A 1.一种联合多通道均衡与多尺度融合的水下图像增强方法， 所述的方法用于多场景水 下图像增强， 其特征在于： 所述的联合多通道均衡与多尺度融合的水下图像增强方法采用 以下步骤实现： step1， 利用绿通道补偿红通道并通过区域红通道均值 二次加强红通道； step2， 利用自适应平台直方图均衡扩展R、 G、 B三 通道灰度级范围并重新分配灰度值； step3， 将经 过gamma、 GUM和CLAH E算法处理的亮度V(Value)分量进行多尺度融合。 2.根据权利要求1所述的一种联合多通道均衡与多尺度融合的水下图像增强方法， 其 特征在于： 所述的step1， 利用绿通道补偿红通道并通过区域红通道均值二次加强红通道， 在绿通道补偿红通道的基础上增 加补偿加强项并设置加强尺度， 从而增强图像红通道； 本发明采用通过绿通道补偿红通道的方式改善图像色彩失真 问题， 基于像素的一 次补 偿公式可以表示 为 其中， Irc(x)表示补偿后的红通道； Ir(x)、 Ig(x)表示图像红通道、 绿通道； 表示图 像红通道、 绿通道的均值； α 表示补偿尺度并取值为 1， 补偿过程中设置均值求取范围为5， 即 通过分块方式补偿红通道的各个区域， 由于红通道本身含有重要信息， 为避免过度补偿， 增 强应主要影响通道值较小的部分。 3.根据权利要求1所述的一种联合多通道均衡与多尺度融合的水下图像增强方法， 其 特征在于： 所述的step2， 利用自适应平 台直方图均衡扩展R、 G、 B三通道灰度级范围并重新 分配灰度值， 首先通过小波阈值对红通道二次补偿图像作去 噪预处理， 再通过计算阈值和 重新分配灰度对去噪图像三 通道的直方图进行修 正， 从而提升图像对比度和亮度。 4.根据权利要求1所述的一种联合多通道均衡与多尺度融合的水下图像增强方法， 其 特征在于： 所述的step3， 将经过gamma、 GUM和CLAHE算法处理的亮度V分量进行多尺度融合， 在多通道均衡基础上， 通过gamma、 GUM和CLAHE算法分别处理V分量并获得相应权重图， 再利 用多尺度融合 算法得到增强后的V分量， 从而提升图像清晰度。 5.根据权利要求2所述的一种联合多通道均衡与多尺度融合的水下图像增强方法， 其 特征在于： 在式(1)基础上增加补偿加强项并设置加强尺度β， 则红通道的二次补偿可以表 示为 如图3所示， (a)为原始图像， (b)为一次补偿结果图， (c)～(e)分别为β 取值0.1、 0.3和 0.5时的二次补偿结果图； (f)～(g)为相应的颜色缩放的红通道灰度图， 能够直观反映亮度 变化， 颜色越 鲜艳， 表示 其亮度越高。 6.根据权利要求3所述的一种联合多通道均衡与多尺度融合的水下图像增强方法， 其 特征在于： 自适应平台直方图均衡算法通过计算阈值和重新分配灰度对去噪图像的直方图 进行修正， 首先获得图像的统计直方图， 并分离出直方图非零部 分， 其次求解直方图中局部 极大值的均值作为阈值， 并据式(3)对直方图进行修正， 最后统计获取累计直方图， 并据式 (4)重新分配图像灰度， 从而提升图像对比度和亮度；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114821021 A 2其中， H(i)表示第i(i ＝0,…,255)灰度级的直方图， Z表示计算所 得的阈值， 其中， P(k)表示第k(k＝0, …,255)灰度级对应 的重新分配 的灰度， 通过查表进行灰度 值替换从而获得增强图像。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114821021 A 3