【摘 要】
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水下图像是人类探索水下世界的重要信息来源，但是由于水体对光线的吸收和散射作用，水下图像通常存在颜色失真、对比度低、亮度低等问题，严重影响其在科研和工程中的应用，因此提升水下图像的质量具有重要的意义。近年来，基于成像模型的水下图像复原方法受到了广泛的关注，但现有的复原方法仍然存在引入色偏、鲁棒性低、复杂度高等问题。本文针对这些问题开展研究，所做主要工作如下： 提出了基于梯度通道和优化透射率的水下图
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水下图像是人类探索水下世界的重要信息来源，但是由于水体对光线的吸收和散射作用，水下图像通常存在颜色失真、对比度低、亮度低等问题，严重影响其在科研和工程中的应用，因此提升水下图像的质量具有重要的意义。近年来，基于成像模型的水下图像复原方法受到了广泛的关注，但现有的复原方法仍然存在引入色偏、鲁棒性低、复杂度高等问题。本文针对这些问题开展研究，所做主要工作如下：
提出了基于梯度通道和优化透射率的水下图像复原算法。算法依据图像背景区域的纹理特征和颜色特征估计背景光，依据信息损失最小和对比度最大的优化原则估计红通道透射率；基于光在水中的衰减特性，利用背景光和红通道透射率计算蓝、绿通道的透射率，并逆求解成像模型复原水下图像。该算法能够准确地恢复物体真实颜色、提高图像对比度，具有较高的鲁棒性。
提出了基于深度估计的水下图像复原算法。首先依据水对光选择性吸收特性和散射程度与距离相关的特性估计深度图；然后将深度图中最远处的值作为背景光估计值，并利用深度图和红光的衰减率全局计算红通道透射率；最后计算蓝、绿通道的透射率并复原水下图像。该算法不仅能够有效去除色偏，提高图像对比度，并且具有计算量小、复杂度低的优势。
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