典型文献
融合显著性信息的水下图像清晰化算法
文献摘要：
由于水对光的选择性吸收和水中微粒的散射效应,水下光学图像通常存在颜色失真、对比度低和细节模糊等缺陷.为解决水下图像存在的颜色失真和低对比度问题,提出了一种融合显著性信息的水下图像清晰化算法.首先,使用基于四叉树分割的分层搜索算法估计背景光,结合水下成像模型对水下图像进行初步清晰化;同时,进行简单线性迭代聚类超像素分割,并根据各超像素与边界背景聚类的特征相似度构建全局距离矩阵,再由多层元胞自动机整合生成显著图;最后,在Lab颜色空间依据图像的显著性信息,对水下图像分区域进行颜色校正.选取UFO-120数据集中的1 500张水下图像进行实验,该算法在局部块对比度、熵、清晰度测量指标、对比度测量指标及主观颜色上有显著提升.实验结果表明,这种算法在水下图像颜色校正和对比度增强方面存在明显优势.
文献关键词：
水下图像清晰化;颜色校正;图像显著性;k均值聚类
中图分类号：
作者姓名：
王朝宇;郭继昌;王天保;郑司达;张怡
作者机构：
天津大学电气自动化与信息工程学院,天津300072
文献出处：
引用格式：
[1]王朝宇;郭继昌;王天保;郑司达;张怡-.融合显著性信息的水下图像清晰化算法)[J].西安电子科技大学学报（自然科学版）,2022(03):137-146
A类：
水下图像清晰化
B类：
显著性信息,选择性吸收,微粒,散射效应,水下光学图像,常存,颜色失真,低对比度,四叉树,搜索算法,背景光,结合水,水下成像模型,简单线性迭代聚类,超像素分割,特征相似度,距离矩阵,元胞自动机,显著图,Lab,颜色空间,颜色校正,UFO,清晰度,测量指标,对比度增强,图像显著性,均值聚类
AB值：
0.280016
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