申请/专利权人：南京信息工程大学

申请日：2020-06-09

公开（公告）日：2023-04-07

公开（公告）号：CN111640082B

主分类号：G06T5/00

分类号：G06T5/00;G06T5/50;G06T7/90

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.04.07#授权;2020.10.02#实质审查的生效;2020.09.08#公开

摘要：本发明公开了一种基于高斯混合模型与暗通道理论的水下图像恢复方法，包括以下步骤：步骤（1）：首先利用高斯混合模型对水下图像中的水体后景进行目标提取；步骤（2）：然后利用工程化快速估计模块解决运动相机拍摄动态背景的问题，以及减少计算量的工程化问题；步骤（3）：最后利用暗通道还原模块对水下图像进行恢复。本发明基于高斯混合模型区分水体背景，准确计算出每个通道的大气光值，然后用暗通道理论还原图片并进行输出，从而达到最优的效果，提高了水下图像还原的质量。

主权项：1.一种基于高斯混合模型与暗通道理论的水下图像恢复方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：首先利用高斯混合模型对水下图像中的水体后景进行目标提取；步骤2：然后利用工程化快速估计模块解决运动相机拍摄动态背景的问题，以及减少计算量的工程化问题；在上述步骤中，工程化快速估计模块解决运动相机拍摄动态背景的具体流程为：2.1.1首先控制水下机器人每隔一段时间悬浮在水中，相机朝上拍摄，并保证画面中大多数为水体；2.1.2连续拍摄MM张图片，并按照上述步骤1得到MM个后景AreaBmmi，其中mmi＝1～MM；2.1.3取MM个后景AreaBmmi中的交集部分作为最终的后景AreaB，并保存后景AreaB中的红绿蓝三通道的平均值 其中，tt表示第tt帧，c表示通道，由红绿蓝三个通道构成；Rave表示后景AreaB中的红色通道平均值；Gave表示AreaB中的绿色通道平均值；Bave表示AreaB中的蓝色通道平均值；在上述步骤中，工程化快速估计模块减少计算量的具体流程为：2.2.1计算每帧图像中后景AreaB中的红绿蓝三通道的平均值此时tt为当前帧now的值，故将公式10改为： 2.2.2将每个与上一帧做比较，如果红绿蓝三通道的所有偏差与的比例都小于阈值T1，即 则将作为Ac输出，带入到步骤3中对水下图像进行恢复；如果红绿蓝三通道中出现至少有一个通道存在偏差与的比例大于等于T1，则将作为Ac输出；2.2.3如果出现连续有T2帧图像存在至少一个通道偏差与的比例均大于等于T1帧图像，则重新根据公式10计算出新的步骤3：最后利用暗通道还原模块对水下图像进行恢复。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京信息工程大学 一种基于高斯混合模型与暗通道理论的水下图像恢复方法

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