【摘 要】
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由于水体对光线的吸收和散射作用，水下图像易出现色偏、对比度低等问题。针对上述问题，本文提出一种基于颜色校正与改进的CLAHE多尺度融合水下图像增强方法。首先，提出自动对比度调整的改进版白平衡方法对图像颜色进行校正；其次，采用结合自适应伽马校正的CLAHE提高图像的对比度、亮度、轮廓与细节；最后，采用高斯与拉普拉斯金字塔提取图像不同特征图进行多尺度融合，从而实现水下图像的增强处理。此外，本文还对提出
【基金项目】
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山东省自然科学基金面上项目（ZR2022ME087）； 山东交通学院2023年校级研究生科技创新项目立项（2023YK097）；
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由于水体对光线的吸收和散射作用，水下图像易出现色偏、对比度低等问题。针对上述问题，本文提出一种基于颜色校正与改进的CLAHE多尺度融合水下图像增强方法。首先，提出自动对比度调整的改进版白平衡方法对图像颜色进行校正；其次，采用结合自适应伽马校正的CLAHE提高图像的对比度、亮度、轮廓与细节；最后，采用高斯与拉普拉斯金字塔提取图像不同特征图进行多尺度融合，从而实现水下图像的增强处理。此外，本文还对提出的算法与其它算法进行主客观评价与对比分析。对比实验结果表明：采用本文方法增强处理后的水下图像质量明显提升，UCIQE、信息熵、UIQM评价指标的均值分别为0.6390、7.7149、0.7183，均证明了本文所提方法的有效性。另外，消融实验结果也证明本文算法的合理性。本文方法能够有效解决水下图像色偏问题，均衡提高水下图像的对比度与亮度，增强图像的边缘和细节特征。
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