"基于色彩补偿与暗通道的水下图像复原"
在计算机视觉和图像处理领域，水下图像复原是一项非常重要的研究方向。由于水下光学衰减特性的存在，传统的去雾算法在水下颜色退化问题上基本无效。本文提出了一种基于色彩补偿与暗通道的水下图像复原方法，该方法可以有效地恢复水下图像的颜色信息并去除后向散射光。
对于色偏问题，通过Retinex与白平衡算法对水下各颜色通道进行色彩补偿。Retinex算法是一种常用的图像处理算法，用于消除图像中的颜色偏移。白平衡算法则是用于调整图像中的白平衡，以消除颜色偏移的影响。在本文中，作者使用了这两种算法来对水下各颜色通道进行色彩补偿，有效地恢复了水下图像的颜色信息。
对于暗通道问题，作者提出了一种基于低通滤波和暗通道先验估计的方法。暗通道是一种常用的图像处理技术，用于去除图像中的雾气和雾霾。在本文中，作者使用了低通滤波来对水下图像进行处理，然后结合暗通道先验估计全局背景光。这种方法可以有效地去除水下图像中的雾气和雾霾，从而恢复水下图像的颜色信息。
对于透射率问题，作者使用了水体背景颜色与散射系数的关系来修正透射率。这种方法可以有效地恢复水下图像的透射率，从而提高水下图像的质量。
实验结果表明，本文算法可以有效地恢复水下图像的颜色信息并去除后向散射光。与对比算法相比，本文算法在水下彩色图像质量评价、信息熵等指标上都有所改善。
本文提出了一种基于色彩补偿与暗通道的水下图像复原方法，该方法可以有效地恢复水下图像的颜色信息并去除后向散射光。该方法具有广泛的应用前景，在水下图像处理、机器视觉等领域都有重要的应用价值。
在本文中，作者还讨论了水下图像复原的挑战和机遇。水下图像复原是一项非常复杂的任务，需要解决许多技术挑战，如水下光学衰减、雾气和雾霾、颜色退化等。然而，随着计算机视觉和图像处理技术的发展，水下图像复原的挑战也在逐渐被解决。
本文的研究结果对水下图像复原领域具有重要的贡献，为水下图像处理和机器视觉等领域的发展提供了有价值的参考。
关键词：图像复原、色彩补偿、低通滤波、暗通道先验、散射系数
