融合伽馬變換與Retinex的彩色水下圖像增強算法

何笑　吐爾洪江·阿布都克力木 賀歡

基金項目：

國家自然科學基金資助項目（No.11261061，No.61362039，No.10661010）;新疆維吾爾自治區自然科學基金資助項目（No.200721104）;新疆師范大學數學教學資源開發重點實驗室招標課題（No.XJNUSY082017B03）。

摘 要

針對水下環境存在的顏色衰減和散射效應導致水下圖像顏色嚴重失真的問題，提出伽馬變換和Retinex相結合的彩色水下圖像增強算法。選擇伽馬參數，對圖像進行伽馬矯正，然后利用單尺度Retinex進行增強。仿真實驗表明，該算法在改善水下圖像照度信息的同時，保留了飽和度和色度信息，解決了水下圖像增強的顏色失真問題，使水下圖像具有較高的對比度和清晰度。

關鍵詞

伽馬變換;Retinex;水下圖像;圖像增強

中圖分類號： TN957.52 文獻標識碼： A

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2020.03.017

0 引言

海底水下圖像受到客觀因素的影響，存在對比度低，模糊等問題.這些使得對圖像中信息的讀取以及圖像的使用有了很大的難度，因此，對改善水下圖像質量的研究就顯得非常有意義.傳統的算法如直方圖均衡，直方圖規定化，限制對比度自適應直方圖均衡等算法[1-3]，是通過調整圖像灰度值的范圍，能在一定程度上提高水下圖像的對比度，但顏色失真的問題、光暈的現象依然存在，與傳統算法相比，實驗表明，本文所提方法能夠有效提高圖像的對比度，豐富圖像的細節信息，并且修正色彩失真，達到水下圖像清晰化的效果。

1 伽馬變換

伽馬變換[4]稱為指數變換或冪次變換，是一種常用的灰度非線性變換。圖像灰度的伽馬變換一般表示如下：

f'（x，y）=c×fγ（x，y）（1）

其中，f（x，y）表示輸入圖像，f'（x，y）表示輸出圖像，c為常數，將本文方法應用于彩色水下圖像，大量實驗表明，選取c=8，γ=2效果較好.可以看到，參數γ影響著圖像的灰度級，當γ>1時，圖像中灰度級較高的區域被拉伸，灰度級較低的部分被壓縮;當γ<1時，圖像灰度級的變化情況剛好相反;當γ=1時，該灰度變換是線性的，此時通過線性方式改變f（x，y）。

2 單尺度Retinex

單尺度Retinex算法[5]的處理過程與人眼的視覺成像過程很相似，非常適合人眼觀測，該算法的基本思路是：首先構造高斯環繞函數，然后利用高斯環繞函數分別對圖像的三個色彩通道進行濾波，得到的圖像就是估計的光照分量，接著在對數域中進行原始圖像和光照分量的相減過程，從而得到反射分量作為輸出結果圖像.其具體的表達式如下：

ri（x，y）=log（R（x，y））

=log

（2）

=log（fi（x，y））-log（fi（x，y）*G（x，y））

其中，f（x，y）為原始圖像，本文實驗中是伽馬變換處理過的圖像，R（x，y）為反射分量，L（x，y）為光照分量，ri（x，y）表示第i個色彩通道的反射圖像，其中i=R，G，B，*，代表卷積，G（x，y）為高斯環繞函數，G（x，y）的構造如下：

G（x，y）=e（3）

其中，σ被稱為高斯環繞的尺度函數，在retinex中是唯一可調節的參數，所以它可以影響圖像增強的最佳結果。

3 實驗過程與分析

為了驗證本文方法的有效性，選取的實驗平臺是MATLAB R2016a，實驗對象為222×296大小，JPG格式的彩色水下圖像。實驗步驟如下：

（1）利用（1）式調整彩色圖像整體的顏色對比度，其中所選取的參數c=8，γ=2;

（2）再利用（2）式對第一步的結果圖的三個顏色通道分別進行單尺度Retinex增強，得到結果圖。

將實驗結果與限制對比度直方圖均衡方法，直方圖均衡化方法的結果圖進行了比較.其中圖（1）是原始圖像，圖（2）是限制對比度直方圖均衡方法的實驗結果圖，圖（3）是直方圖均衡化方法的實驗結果圖，圖（4）是本文方法的實驗結果圖。可以發現，圖（2）整體較暗，部分細節信息不清晰，圖像顏色失真嚴重，整體對比度非常低，不利于人眼觀測;圖（3）整體亮度提高，對比度也有所提高，但是亮度過高，特別是魚的腹部，光暈現象嚴重，細節信息丟失，顏色失真較嚴重，對人眼的觀測不夠友好;圖（4）沒有高亮度的現象，而且對比度提高，魚的腹部沒有高亮度的現象，也沒有出現光暈現象，細節信息較豐富，圖像顏色失真較輕，達到了人眼的舒適度，比較適合人眼觀測。

4 結論

為了改善水下彩色圖像對比度低、顏色失真、模糊的問題，本文根據伽馬變換和Retinex理論，提出了一種伽馬變換和單尺度Rrtinex相結合的彩色水下圖像增強算法.實驗結果表明，該算法優于限制對比度直方圖均衡化方法和直方圖均衡化方法，能有效提高對比度，并且修正色彩失真，達到水下圖像清晰化的效果，但是在一些惡劣的環境中，比如在渾濁的水中，得到的圖片質量非常差，圖像中的目標與背景非常相似，人眼無法識別，本文所提算法應用于這類圖中效果或許不好，因此本文算法還需要進一步提高。

參考文獻

[1]馮輝，林偉.基于直方圖均衡化的水下圖像增強算法[J].計算機產品與流通，2018（11）：267.

[2]李雄偉，王秋云，楊昊亮.基于直方圖均衡化的霧天圖像增強技術[J/OL].中國建材科技：1-2[2019-09-27].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.2931.TU.20180618.1945.040.html.

[3]陳春謀.基于直方圖均衡化與拉普拉斯的鉛條圖像增強算法[J].國外電子測量技術，2019，38（07）：131-135.

[4]劉敏.基于Retinex理論的非均勻光照圖像增強研究[D].廣西師范大學，2019.

[5]盧瑋，高濤，王翠翠，陳本豪，張賽.Retinex理論下基于融合思想的低照度彩色圖像增強算法[J].科學技術與工程，2019，19（13）：151-157.