def underwater_image_enhancement(image): # 定义一些常量 alpha = 1.5 # 对比度增强系数 beta = 20 # 亮度增强系数 lambda_ = 0.2 # 模糊程度系数 limit = 2.0 # 限制像素缩放的系数 # 对比度增强 image_contrast = cv2.addWeighted(image, alpha, np.zeros(image.shape, image.dtype), 0, 0) # 亮度增强 image_bright = cv2.add(image_contrast, beta) # 颜色平衡 max_b = np.max(image_bright[:, :, 0]) max_g = np.max(image_bright[:, :, 1]) max_r = np.max(image_bright[:, :, 2]) max_value = max(max_b, max_g, max_r) if max_value > 1.0: image_bright[:, :, 0] = image_bright[:, :, 0] / max_value image_bright[:, :, 1] = image_bright[:, :, 1] / max_value image_bright[:, :, 2] = image_bright[:, :, 2] / max_value # 去雾 gray_image = cv2.cvtColor(image_bright, cv2.COLOR_BGR2GRAY) mean_gray = np.mean(gray_image) std_gray = np.std(gray_image) threshold = max(0, mean_gray - std_gray * lambda_) _, foreground_mask = cv2.threshold(gray_image, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY) kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3)) foreground_mask = cv2.erode(foreground_mask, kernel, iterations=1) background = cv2.medianBlur(image_bright, 21) foreground = cv2.medianBlur(image_bright, 3) foreground = cv2.addWeighted(foreground, limit, background, 1 - limit, 0) result = cv2.bitwise_and(foreground, foreground, mask=foreground_mask) return result

这段代码实现了一种用于增强水下图像的算法。具体而言，它包括以下步骤：

1. 对比度增强：通过对原始图像进行加权相加操作，增加图像的对比度。

2. 亮度增强：在对比度增强的基础上，通过加上一个偏移量来增加图像的亮度。

3. 颜色平衡：对增强后的图像进行颜色平衡，使颜色分布更加均匀。

4. 去雾：通过计算图像中像素的均值和标准差，确定一个阈值，将图像分为前景和背景两部分。然后使用中值滤波器对前景和背景分别进行平滑处理。最后，将前景和背景的加权和作为最终结果。

相关问题

python根据水下图像衰退特征设计对图像进行增强的普适代码

针对水下图像的衰退特征，可以使用以下代码进行增强：

import cv2
import numpy as np

def underwater_image_enhancement(image):
    # 定义一些常量
    alpha = 1.5  # 对比度增强系数
    beta = 20  # 亮度增强系数
    lambda_ = 0.2  # 模糊程度系数
    limit = 2.0  # 限制像素缩放的系数

    # 对比度增强
    image_contrast = cv2.addWeighted(image, alpha, np.zeros(image.shape, image.dtype), 0, 0)

    # 亮度增强
    image_bright = cv2.add(image_contrast, beta)

    # 颜色平衡
    max_b = np.max(image_bright[:, :, 0])
    max_g = np.max(image_bright[:, :, 1])
    max_r = np.max(image_bright[:, :, 2])
    max_value = max(max_b, max_g, max_r)
    if max_value > 1.0:
        image_bright[:, :, 0] = image_bright[:, :, 0] / max_value
        image_bright[:, :, 1] = image_bright[:, :, 1] / max_value
        image_bright[:, :, 2] = image_bright[:, :, 2] / max_value

    # 去雾
    gray_image = cv2.cvtColor(image_bright, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    mean_gray = np.mean(gray_image)
    std_gray = np.std(gray_image)
    threshold = max(0, mean_gray - std_gray * lambda_)
    _, foreground_mask = cv2.threshold(gray_image, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))
    foreground_mask = cv2.erode(foreground_mask, kernel, iterations=1)
    background = cv2.medianBlur(image_bright, 21)
    foreground = cv2.medianBlur(image_bright, 3)
    foreground = cv2.addWeighted(foreground, limit, background, 1 - limit, 0)
    result = cv2.bitwise_and(foreground, foreground, mask=foreground_mask)

    return result

其中，对比度增强和亮度增强使用了OpenCV库中的`cv2.addWeighted()`函数，颜色平衡则是通过将每个通道的最大值缩放到1.0实现的。去雾部分使用了基于暗通道先验的简单去雾算法。这些算法的具体原理可以参考相关文献。

color balance and fusion for underwater image enhancement

色彩平衡和融合是用于水下图像增强的两种常见技术。

色彩平衡是调整图像中红、绿、蓝三个通道的颜色强度，使它们达到一个适合的比例，从而提高图像的色彩平衡度。在水下环境中，由于光线的折射和散射等原因，水下图像的颜色往往会偏蓝或绿色，通过色彩平衡技术可以有效地消除这种色差，让图像看起来更加真实。

融合技术则是将多张拍摄同一场景的图像合并，从而获得更多的细节和信息。在水下环境中，由于光线的不足和散射等原因，单张图像往往难以捕捉到场景的所有细节和色彩，通过融合多张图像，可以得到更加清晰、真实的图像。

色彩平衡和融合技术常常结合使用，可以提高水下图像的质量和可视化效果。