基于加权引导滤波的水下图像增强算法_敖珺1

【水下图像增强算法】水下图像由于水的光学特性，常常出现对比度低和噪声多的情况，这对图像质量和后续处理带来挑战。一种基于加权引导滤波的水下图像增强算法被提出，旨在解决这些问题。 【加权引导滤波】加权引导滤波是一种图像处理技术，它在保留图像边缘细节的同时，可以有效地平滑图像中的噪声。在此算法中，加权引导滤波器用于降噪，通过对图像进行滤波处理，减少噪声的影响，同时保持图像边缘的清晰度。 【CLAHÉ方法】CLAHÉ（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）是一种自适应直方图均衡化的方法，用于增强图像的对比度。相比于传统的直方图均衡化，CLAHÉ可以避免过度增强噪声，特别是在局部对比度较大的区域，能更好地控制增强程度。 【Canny算子】Canny边缘检测算法是图像处理中常用的边缘检测方法。在本算法中，Canny算子取代了传统的方差边缘检测法，能更准确地估计加权引导滤波器边缘的权重，从而提高边缘检测的精度。 【降噪与对比度增强】算法首先通过CLAHÉ提升图像的对比度，然后利用Canny算子进行边缘检测，进一步优化加权引导滤波器的权重估计。之后，加权引导滤波器对增强后的图像进行降噪处理。对降噪图像的亮度和饱和度进行分块对比度增强，以提升图像的整体视觉效果。 【实验结果】实验结果显示，该算法能有效地抑制图像噪声，增加图像的结构相似度，同时增强后的图像具有较高的对比度，提高了图像的可读性和可视性，适合于水下图像的处理和分析。 【非模型法与模型法】水下图像增强方法有两种主要类型：模型法和非模型法。模型法依赖于水下成像的物理模型，而非模型法则直接处理图像特征。本算法属于非模型法，因为它不考虑具体的水下光学成像机制，而是直接对图像进行增强。 总结起来，基于加权引导滤波的水下图像增强算法通过结合CLAHÉ对比度增强、Canny边缘检测和加权引导滤波降噪，实现了对水下图像的高效处理，提高了图像的质量，对于水下环境中的图像识别和分析具有显著的优势。