融合高低频提升水下图像清晰度与细节对比

本文主要探讨了一种针对水下图像增强问题的创新算法，即基于高低频分量融合的方法。水下图像常常因为光照条件差、水体浑浊等因素，导致色彩失真、对比度低和视觉模糊。该算法的目的是提高图像的质量，使其更加清晰和易于分析。 首先，作者采用多尺度Retinex算法来估计图像的高频分量，Retinex理论是一种经典的图像复原方法，通过分解图像为光照和反射两个部分，有助于分离出高频率的细节信息。接着，为了增强全局对比度，他们对高频分量进行了对比度受限的自适应直方图拉伸。这种方法确保了在提升亮度的同时，不会过度拉伸导致图像过曝或噪声放大，从而保持了细节的清晰度。 在拉伸高频分量后，可能会引入噪声，因此作者引入了引导滤波技术对高频图像进行去噪处理，这有助于保持图像的纯净度，进一步提高图像质量。引导滤波是一种局部平滑但又保留边缘信息的滤波方法，对于去除高频噪声非常有效。 然后，算法通过将原始图像与高频分量相除，得到低频分量，这部分包含了图像的主要结构信息。同时，运用多尺度细节提取法来增强图像的细节特征，这种方法可以从不同尺度上捕捉图像的复杂纹理和结构。 最后，经过噪声去除的对比度增强图像和高低频细节图像通过线性加权融合，结合各自的优点，形成一个综合的增强图像。融合过程中，颜色校正步骤也至关重要，它能调整图像的整体色调和饱和度，使之更符合人眼的视觉习惯，从而达到最佳的视觉效果。 实验结果显示，这种基于高低频分量融合的水下图像增强算法在增强图像对比度、突出细节信息以及改善整体视觉效果方面表现出色。它不仅解决了水下图像常见的问题，而且提高了图像处理的精确性和可靠性，对于水下视觉检测、导航、识别等应用具有重要意义。关键词包括图像处理、水下图像增强、融合、高低频成分以及颜色校正，这些关键词揭示了文章的核心技术和研究领域。