融合算法提升水下图像质量：去雾、增强与多尺度优化

本文主要探讨了"基于融合算法的水下图像增强"这一关键课题，由林森和迟凯晨两位作者，来自辽宁工程技术大学电子与信息工程学院，针对水下光学图像普遍存在的问题，如噪声干扰、纹理模糊、光照不均、对比度低下和颜色失真等，提出了一种创新的图像增强策略。该研究得到了国家自然科学基金的支持，包括61473208项目的资金和91648118重大研究计划。 在方法上，作者首先采用改进的DCP算法去除图像中的雾效应，然后对去雾后的图像分别应用CLAHE算法进行色彩校正，以及AGCWD算法增强对比度。这种多步骤的过程旨在最大限度地恢复图像的原始细节和有效性，提升图像的可视性。接下来，他们构建了一个融合框架，定义了融合图像及其相关的权重图，通过多尺度融合技术，进一步优化增强效果。这种方法注重全局和局部细节的清晰度，使得增强后的图像在对比度、色彩鲜艳度以及明暗区域分布上都有显著改善。 文章强调了测试和评估的重要环节，结果显示，该融合算法在实际应用中能够有效地提升水下图像的质量，无论图像类型如何，都能展现出更佳的视觉效果。关键词包括图像处理、水下图像增强、多尺度融合和颜色矫正，这表明其研究成果对相关领域的学术和技术发展具有重要价值。 总结来说，这篇论文提供了一种实用的方法来改善水下光学图像的视觉表现，通过融合多种图像处理技术，克服了水下环境带来的诸多挑战，为水下视觉应用提供了强有力的技术支持。