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一、引言

水下图像处理是计算机视觉领域的重要研究方向之一，在海洋科学、水下探测、水下机器人等领域有着广泛的应用。然而，由于水体介质对光线的吸收和散射作用，水下图像通常会呈现出以下特征：

• 亮度降低： 水体对光线的吸收和散射导致光线强度衰减，使水下图像整体亮度降低。

• 对比度下降： 水体对光线的散射造成光线漫射，导致图像细节模糊，对比度下降。

• 颜色失真： 水体对不同波长的光线吸收和散射程度不同，导致水下图像的颜色失真。

这些特征严重影响了水下图像的视觉效果和信息提取能力，因此需要进行图像增强处理，以提高图像质量，增强信息的可视性。

二、相关研究

近年来，水下图像增强算法研究取得了很大进展，主要可以分为以下几种类型：

• 直方图均衡化方法： 通过调整图像灰度值的分布，增强图像的对比度。例如，直方图均衡化 (Histogram Equalization) 和自适应直方图均衡化 (Adaptive Histogram Equalization)。

• 滤波方法： 通过滤波操作去除噪声，增强图像的细节信息。例如，维纳滤波 (Wiener Filter) 和双边滤波 (Bilateral Filter)。

• Retinex 理论方法： 利用Retinex理论恢复图像的真实颜色，增强图像的色彩饱和度。例如，SSR (Single Scale Retinex) 和 MSR (Multi-Scale Retinex)。

以上方法各有优缺点，例如直方图均衡化方法可能会导致图像过度增强，滤波方法可能会模糊图像细节，Retinex 理论方法可能会导致图像颜色失真。因此，需要结合不同方法的优势，开发出更有效的算法。

三、算法原理

本文提出了一种基于ACE+UPCP+Retinex的图像增强算法，该算法流程如下：

1. 自适应对比度增强 (ACE)

   ACE是一种基于自适应直方图均衡化的图像增强方法，它能够根据图像的局部对比度进行自适应调整，避免过度增强问题。具体步骤如下：

   • 将图像划分为多个子块。

   • 对每个子块进行直方图均衡化处理。

   • 根据子块的对比度自适应调整均衡化后的图像。

2. 基于联合双边滤波的色调映射 (UPCP)

   UPCP是一种基于色调映射的图像增强方法，它能够将高动态范围 (HDR) 图像转换为低动态范围 (LDR) 图像，并保留图像的细节信息。具体步骤如下：

   • 利用双边滤波器对图像进行平滑处理，保留图像的边缘信息。

   • 利用联合双边滤波器对图像进行色调映射，调整图像的亮度和对比度。

3. Retinex 理论

   Retinex 理论是一种基于图像亮度和颜色信息的增强方法，它能够恢复图像的真实颜色，增强图像的色彩饱和度。具体步骤如下：

   • 计算图像的亮度和颜色信息。

   • 利用 Retinex 理论对图像进行颜色恢复，增强图像的色彩饱和度。

四、实验结果

本文对不同水下图像进行了实验，并与其他增强算法进行对比。实验结果表明，本文提出的算法能够有效地提高水下图像的亮度、对比度和色彩饱和度，同时保留图像的细节信息，取得了较好的增强效果。

五、结论

本文提出了一种基于ACE+UPCP+Retinex的图像增强算法，该算法能够有效地提高水下图像的质量，增强信息的可视性。该算法能够有效地解决水下图像的亮度降低、对比度下降和颜色失真等问题，并取得了较好的增强效果。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 刘信.基于FPGA水下图像像质增强实时化研究[D].大连海事大学,2013.

[2] 李骏明,王海瑞,朱贵富.基于RETINEX的多种水下图像增强算法对比[J].中国水运, 2023(2):96-97.

[3] 冯辉,林伟.一种基于Retinex的水下图像增强算法[J].智库时代, 2018(37):2.DOI:CNKI:SUN:ZKSD.0.2018-37-084.

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