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申请/专利权人：南京理工大学

摘要：本发明公开了一种基于HSV色彩空间的多尺度融合水下图像增强的方法，首先根据Jaffe‑McGlamery水下成像模型得出复原后的图像，然后基于灰度世界算法对水下图像RGB三通道进行颜色校正，接着基于多尺度融合对HSV空间的亮度V进行改进，再用一种自适应非线性算法对饱和度S进行处理，来增强图像细节，最后输出增强的图像。并且将UDCP法、IBLA法与本发明提出的基于HSV色彩空间的多尺度融合水下图像增强方法进行比较分析。本发明可以有效地改善颜色失真和增强图像细节，能够应用于水下机器人的实际应用场景。

主权项：1.一种基于HSV色彩空间的多尺度融合水下图像增强的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采集多张后向散射程度不同的图像；步骤2、根据Jaffe-McGlamery水下成像模型得出复原后的图像；步骤3、确定统一灰度值，并计算RGB三通道的增益系数；步骤4、采用多尺度融合单背光算法对复原图像的V通道进行处理，具体为：从RGB空间到HSV色彩空间的转换如下： H＝60°×H′12V＝M13 其中，H代表色调，S代表饱和度，V代表颜色的亮度，M＝maxR,G,B，m＝minR,G,B；对V通道图像分别使用系数法、gamma变换、GUM法进行处理；系数法：I1x,y＝Vx,yη15其中，Vx,y为HSV空间x,y处的亮度原始值层；η为图像亮度系数；gamma变换： 其中，Vx,y为HSV空间x,y中的亮度原始值层；为适应因子，它的值取决于暗像素的个数；N为总像素数；P为值小于50的像素数；GUM法：I3x,y＝Vx,y+γc×dx,y18其中，I3x,y是处理后的图像，Vx,y是原图像经过中值滤波和自适应直方图均衡化得到的图片，dx,y是原图与原图经过中值滤波得到图的细节差图，γc是自适应控制增益，其表达式为：γc＝∈+σexp-|c|η19其中，c＝2dx,y-1，η是控制减少的速率，∈和σ的求解公式如下：σ＝γMAX-γM1IN1-e-120∈＝γMAX-β21其中，γ0＝γMAX，γ1＝γMIN；保存分别使用系数法、gamma变换、GUM法进行处理后的三幅图像，得到它们的权值图： 其中，k为初始输入图片的数量；Ix,y为每个像素的输入值；对三幅权重值不同的结果图进行归一化处理： 其中，L为金字塔的层数；G{W}是归一化权映射W的高斯金字塔；L{I}是输入I的拉普拉斯金字塔；步骤5、采用自适应非线性增强算法对S通道进行处理以提高图像的饱和度，具体为：使用自适应非线性增强算法处理S分量： 其中，Sx,y为HSV空间x,y处的饱和度原始值层；M＝maxR,G,B，m＝minR,G,B；步骤6、输入最终增强的图像。

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