基于改进的UCM水下图像增强算法研究

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由于水下环境中光的吸收和散射,导致水下图像的可见度、对比度降低,图像模糊及偏色等,影响图像处理的质量和可靠性,因此水下图像增强是必要的预处理阶段.提出了一种用于水下图像增强的改进的无监督色彩校正方法(UCM).改进的UCM算法首先通过统计方法进行颜色校正,解决色彩失真;然后在RGB颜色模型对R、G和B颜色通道分别进行不同策略的对比度拉伸,展宽图像各通道的显示范围,实现对比度增强;最后在HSI颜色模型对饱和度分量S和强度分量I进行双边对比度拉伸,以增加饱和度,并通过增加拉伸强度来解决照明问题.与其它算法相比,所提算法可以产生更好的水下图像增强效果.“,”Due to absorption and scattering of light in the underwater environment,the visibility and contrast of image will be reduced,the image usually gets blurred,and color cast,the quality and reliability of image processing will be affected,so the underwater image enhancement is necessary preprocessing stage.This paper presents an improved unsupervised color correction method (UCM) for underwater image enhancement.The improved UCM algorithm firstly makes color correction by statistical method and solves color distortion.Then,the contrast stretching is carried out to R,G and B color channel of RGB color model with different strategies,the display range of each channel is expanded,and the contrast is enhanced.Finally,bilateral contrast stretching is conducted to saturation component S and intensity component I of HSI color model,to increase the saturation,and to solve the lighting problem by increasing the stretching strength.Compared with other algorithms,the proposed algorithm can produce better underwater image enhancement effect.
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