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2021年1月计算机工程与设计Jan2021第42卷第1期COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN Vol.42No.1基于图像融合的自适应水下图像增强颜阳，王颖，丁雪妍，王珏，付先平+(大连海事大学信息科学技术学院，辽宁大连116026)摘要：针对水下图像对比度低及细节模糊的问题，提出一种基于图像融合的自适应水下图像增强方法，实现不同类型水下图像的增强效果％基于颜色校正方法对水下图像进行颜色均衡化预处理；对亮度分量L进行Gamma校正，获得对比度提升的亮度图像；对两个亮度分量进行三层小波分解，提出对分解所得的低频分量及高频分量分别采用线性融合和自适应融合策略进行融合％多尺度融合保证了增强图像细节的丰富性，自适应融合策略体现了融合过程的可控性。
实验结果表明，增强的水下图像呈现出高对比度和清晰的细节％关键词：水下图像；颜色校正；Gamma校正；小波分解；自适应融合中图法分类号：TN911.73文献标识号：A文章编号：1000-7024(2021)01-0161-06doi：10.16208/j.issni000-7024.2021.01.024AdaptiveunderwaterimageenhancementmethodviaimagefusionYAN Yang,WANG Ying,DING Xue-yan,WANG Jue,FU Xian-ping+(School of Information Science Technology,Dalian Maritime University&Dalian116026,China)Abstract：Aiming at the problem that the underwater image is low-contrast and detail blurred&an adaptive underwater image enhancement method based on image fusion was proposed to improve the performance of different types of underwater images. The underwater image was preprocessed using color correction method.The brightness component L was corrected by Gamma correction to obtain the brightness image wth enhanced contrast.The two brightness components were processed by three-layer wavelet transform.After decomposition&the low-frequency component and high-frequency component were fused by linear fusion and adaptive fusion&respectively.Multscale fusion ensures the richness of image details.The adaptive fusion strategy embodies the controllability of the fusion process.Experimental results show that the enhanced underwater image presents high contrast& balancedsaturationandbrightness.Key words：underwater image；color correction；Gamma correction；wavelet decomposition；adaptive fusion/引言受到水中介质的散射、吸收等影响，光线在水中传播时会产生衰减现象，这使得水下图像存在着细节模糊、颜色失真、对比度低下等问题。
第二课：白平衡、曝光及曝光补偿、景深的综合应用第一节：白平衡在学习群里和现场作业的时候，经常有同学问为什么拍的照片颜色偏了？首先了解色温概念，世间景物，无非是在光线（如太阳光、灯光）照射下经过该景物的反射到达人的肉眼，人眼因此感受到景物的轮廓与色彩，从而辨认到该景物。
这个过程我们称作“看见”。
光由光谱组成，因光谱组成的侧重不同，可能偏向于蓝青绿色（冷调），亦可能偏向于红橙黄色（暖调）。
衡量光源这种色调称为色温，色温的单位:度／K。
色温高为冷调、色温低为暖调。
冷高色调色温暖低色温高画面呈冷调这张照片是祥子老师去年元旦摄影坝上的图片，要出现例图中的蓝调冷色，条件:1光线色温低（例如早上自然光或白炽灯照明之类）﹔2以低色温亮区做白平衡标准（则暗区便会大幅度偏向冷调）﹔3暗区曝光足够（注意此时亮区会过曝，不管它）。
三个条件成立后，后期还适当地全画幅调整偏向冷调，饱和度故意推大些。
色温低画面呈暖调这张照片要出现例图中的黄调暖色，条件是光线色温高（例如傍晚自然光）白天中午太阳光照射下，我们观察景物的色彩，觉得舒服自然，以这种阳光照射一张白纸，所反映出来的颜色我们称作“白色”，并以此人为地作为标准，其色温为5500度/K。
凡其它光线照射这张白纸时不是呈现出这种“白色”，我们就据此作技术上的调整，力求让拍摄出来的白纸重现的色彩达到这种“白色”标准色。
以上所作的技术调整这一过程，我们就叫做“白平衡”。
白平衡调整在我们生活中，其它光线如早晨、黄昏的太阳光偏暖调﹔阴晦天偏冷调﹔白炽灯偏暖调﹔日光灯偏冷调…….等等。
在这些偏色的光线下拍摄，都需要我们对此作白平衡调整数码相机的白平衡调整选择有:闪灯、日光灯:当使用此类灯种照明时，白平衡可选择这些选项﹔自动: 当光线种类不容易作出判断时可用自动﹔手动: 当环境光源几种混合又不易作出判断，且要求较高时，又或者故意想做成某种色调效果时，使用者可用手动调整，通过试拍逐步修正以获得预想效果。
讲师：***武汉精测电子集团股份有限公司C O N T E N T S Gamma 原理01目录OLED 特点02软件框架介绍03硬件框架04小结05认识Gamma校正1、Gamma源于CRT(显示器/电视机)的响应曲线，即其亮度与输入电压的非线性关系。
2、人对自然界刺激的感知，是非线性的，外界以一定的比例加强刺激，对人来说，这个刺激是均匀增长的。
为什么会有gamma:这是和显示设备的原理有关的，所有CRT显示设备都有幂-律转换特性，如果生产厂家不加说明，那么它的γ 值大约等于2.5。
用户对发光的磷光材料的特性可能无能为力去改变，因而也很难改变它的γ值在所有广播电视系统中，γ 校正是在摄像机中完成的。
最初的NTSC电视标准需要摄像机具有γ ＝1/2.2＝0.45的幂函数，现在采纳γ＝0.5的幂函数。
也就是说NTSC的片源都在摄像机的时候就做了GAMMA校正，因此得到的图像实际上也是gamma预校正过的。
这有几个好处：一是可以让gamma校正自己完成，可以直接进行显示；另外一个好处就是gamma校正后的曲线有bit压缩作用，带宽可以更小。
举例:以光为例，若在一小黑屋中，点亮了一支蜡烛A，这支蜡烛对屋内的贡献是显著的，在视觉上也感受到极大的明度提升。
但是若是屋内已经点亮了1000支蜡烛，此时再点亮一支蜡烛B的话，从物理能量贡献上，这支新蜡烛B与蜡烛A 的物理贡献是一样大的，但是在人的视觉中，B引起的“明度”变化，远远不如A。
为什么？很好理解：对于某事物，同样的变化量△a，总量少的时候，变化显著，容易被人感知，事物总量大了，再变化同样的△a，就不那么容易被察觉了。
认识OLED1、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode, OLED)又称为有机电激光显示、有机发光半导体。
由美籍华裔教授邓青云(Ching W.Tang)于1979年在实验室中发现。
OLED显示技术具有自发光、广视角、几乎无穷高的对比度、较低耗电、极高反应速度等优点。
灰色世界法(grey world method)要计算未知光源的特性必须从图片中提取相关的统计特性。
当我们能够仅使用一个统计特性就获得未知光源特性时，算法就变得非常简单了。
在这种情况下，未知光源必须在整幅图片上都是统一的。
均值于是就成为了此类方法Z下最好的统计指标。
而灰色世界法正是利用了均值作为估算未知光源的关键统计量。
从物理意义上说，灰色世界法假设自然界景物对于光线的平均反射的均值在总体上是个定值，这个定值近似地为“灰色”。
在给定图片的白平衡算法中，灰色世界假设图片中的反射面足够丰富，以至于可以作为自然界景物的一个缩影。
若这幅图片是在经典光源下拍摄的, 其均值就应该等于灰色。
若这幅图是在非经典光源下拍摄的，那么均值就会大于或者小于灰色值。
而该均值对于灰色的偏离程度则反映了未知光源相对于已知光源的特性。
虽然这个方法比较简单，但是仍然可以从一些方面进行调整。
一个方面就是对于灰色的定义形式的选择。
包括对于光谱的定义、对于光谱成分的定义和在经典光源Z下的RGB的响应。
另一个更加重要的调整方面就是对于灰色的选择。
不管如何定义灰色，最佳的灰色之选必然是自然界实事上出现的灰色。
但是这个值是无法获得的（除非是合成数据），所以对于灰色的选择是不同的灰色世界算法的一个重要的区别点。
一个方法是假设这个灰色就是实事上的灰色。
也就是说反射光谱是均衡的。
给定光源Z卜的RGB响应是纯白色对此光源的响应值的一部分。
比方说，可以使用50%作为反射率（虽然这个灰色值对于人眼视觉习惯而言可能过于明亮）。
另一种方法，就是根据大量的数据提炼出一个均值，并把它定义为灰色。
这种方法提炼的灰色值可能因为数据库使用的不同而有所不同。
最终提炼的灰色也能仅适用于原始的数据库，而对于数据库未包括的图片的适用度就会比较差一些。
确定下来的灰色表达形式可以用Gmyf来表示。
下标i表示信道，上标c为canonical的首字母，表示经典光源。
在确定灰色的表达形式后只要用RGB响应与经典光源下灰色的比值来归一化图片就可以了。
摄影后期使用亮度蒙版修图，别忘了一个重要参数Gamma设置在摄影后期修图，特别是风光摄影后期，亮度蒙版是使用较多、功能十分强大的一个工具，它可以依据图像中不同的光线明暗层次选择你想要的选区，从而对图像进行局部处理，目前的亮度蒙版工具还扩展到依据图像的色彩颜色、色彩饱和度建立选区。
在实际修图过程中，除了自己手动创建亮度蒙版外，还有不少专门的亮度蒙版工具可以使用，能够大大提高效率，常见的有半岛雪人StarsT ail、T ony Kuyper的TKActions、杰米Raya pro Suite等。
既然是亮度蒙版，自然和图像的明暗层次密切相关，所以使用亮度蒙版得到的结果不仅与使用的工具有关，而且还与photoshop中的一个设置参数Gamma相关，这一点却常常被人们忽略了。
不同的Gamma参数直接影响到亮度蒙版结果的准确性，下面我们先通过一个具体的例子来看看。
一、Gamma伽马参数与亮度蒙版为了便于观察结果，我们在PS中新建一个1000*600像素（其它尺寸也可以）的空白图像，然后从左至右拉一个从纯黑到纯白的水平渐变，并打开PS的标尺显示便于观察，如图一。
图一：新建一个包含黑白渐变的图像1. 现在我们在新建的渐变图像中创建一个“亮调1”蒙版，方法是：在PS的通道面板中，按住Ctrl键的同时用鼠标左键单击RGB通道（或直接用Ctrl+Alt+2键盘快捷键），这样就得到了一个包含“亮调1”范围的选区，如图二。
从图中的蚂蚁线能够清楚地看出，该选区包含了图像的亮部，蚂蚁线左侧竖线在图像的中间（50像素）位置，选区正好占到全图的50%，我们可以把选区保存到通道中或直接作为蒙版使用。
图二：亮调1选区范围在PS的“颜色设置”对话框（通过菜单“编辑/颜色设置”或Shift+Ctrl+K打开）中，有一个“工作空间/灰色”设置项，就是用来设置Gamma参数的。
图二是该项设置值为“Gray Gamma 2.2”得到的结果。
摄影入门讲解玩转白平衡拍出好照片在数码相机拍摄过程中，很多初学者会发现荧光灯的光在人看起来是白色的，但用数码相机拍摄出来却有点偏绿。
同样，如果是在白炽灯下，拍出图像的色彩就会明显偏红。
人类的眼睛之所以把它们都看成白色的，是因为人眼进行了修正。
如果能够使相机拍摄出的图像色彩和人眼所看到的色彩完全一样就好了。
但是，由于 CCD或CMOS传感器本身没有这种功能，因此就有必要对它输出的信号进行一定的修正，这种修正就叫做白平衡。
所以，白平衡控制就是通过图像调整，使在各种光线条件下拍摄出的照片色彩和人眼所看到的景物色彩完全相同。
简单地说白平衡就是无论环境光线如何，仍然把“白”定义为“白”的一种功能。
颜色实质上就是对光线的解释，在正常光线下看起来是白颜色的东西在较暗的光线下看起来可能就不是白色，还有荧光灯下的“白”也是“非白”。
要更深入了解白平衡，我们还得来学习一下色温的知识。
色温是摄影领域的一个重要部分，但有很多摄影爱好者根本就不知道其真正的含义。
在一般读者眼中，色彩和温度是风牛马不相及的两码事，而在摄影领域，光源总是根据它们的色温来定义。
色温的单位是开尔文。
和华氏温度、摄氏温度一样，开尔文也是温度的一种计量单位。
色彩和开尔文温度的关系起源于黑体辐射体（对它加热直到它发光），在不同温度下呈现的色彩就是色温。
当这个黑色物体受热后开始发光时将变成暗红色，如果继续加热就会变成黄色，然后是白色，最后就会变成蓝色。
这种色温现象在日常生活中非常普遍，相信人人都对它再熟悉不过了。
万里无云的蓝天的色温约为10000 K，阴天约为7000～9000 K，晴天日光直射下的色温约为6000 K，荧光灯的色温约为4500 K，钨丝灯的色温约为2600 K，日出或日落时的色温约为2000 K，烛光下的色温约为1000 K。
拍摄样张色温从低到高的变化规律如下：红——橙——黄——白——蓝白色温对于数码相机而言就是白平衡的问题，这也是很多摄影爱好者比较头疼的环节。
gamma变换和自适应gamma变换原理一、引言在图像处理和计算机视觉领域，Gamma变换是一种常用的图像增强技术，它通过对图像数据进行非线性变换，提高图像的对比度和亮度，使其更适合后续的处理和分析。
其中，自适应Gamma变换是在传统Gamma变换的基础上发展起来的一种更先进的图像处理方法，它能够根据图像的特性自动调整变换参数，以达到更好的处理效果。
二、Gamma变换原理Gamma变换是一种非线性变换，通过调整图像数据的幂函数映射来改变图像的对比度和亮度。
在传统Gamma变换中，通常使用一个固定的gamma值来进行变换，这个值通常根据经验或实验来确定。
但是，这种变换方法对于不同图像的处理效果可能并不理想，因为它没有考虑到不同图像的特性。
自适应Gamma变换是一种更先进的图像处理方法，它通过使用一个可学习的模型来自动调整变换参数，以适应不同图像的特性。
具体来说，自适应Gamma变换首先对图像数据进行特征提取，然后使用一个神经网络模型来学习图像的特性，并根据学习结果自动调整变换参数。
这种方法的优点是可以根据图像的特性自动调整变换参数，以达到更好的处理效果。
四、自适应Gamma变换的实现方法自适应Gamma变换的实现方法通常包括以下几个步骤：1.图像预处理：对输入的图像数据进行特征提取，包括颜色空间转换、直方图均衡化等。
2.神经网络模型训练：使用学习算法（如梯度下降法）训练一个神经网络模型，以学习图像的特性。
3.参数调整：根据神经网络模型的学习结果，自动调整变换参数，以实现更好的图像增强效果。
4.图像后处理：对处理后的图像进行后处理，如色彩平衡、对比度调整等，以获得最佳的视觉效果。
五、应用场景和效果自适应Gamma变换在计算机视觉、医学影像、遥感影像等领域具有广泛的应用。
通过自动调整变换参数，自适应Gamma变换能够更好地处理不同特性的图像，提高图像的对比度和亮度，使其更适合后续的处理和分析。
同时，自适应Gamma变换还可以减少人工干预的需求，提高处理效率和准确性。
GAMMA（伽玛值）含义1 什么是gamma？对于CRT显示器，输入电压信号将在屏幕上产生亮度输出，但是显示器的亮度与输入的电压信号不成正比，存在一种失真。
如果输入黑白图像信号，这种失真将使被显示图像的中间调偏暗，从而使图像整体比原始场景偏暗；如果输入的彩色图像信号，这种失真除了使显示图像偏暗以外，还会使显示图像的色调发生偏移。
gamma就是这种失真的度量参数。
对于CRT显示器，无论什么品牌，由于其物理原理的一致性，其gamma 值几乎是一个常量2.5。
（注意，gamma＝1.0时不存在失真），由于存在gamma 失真，输入电压信号所代表的图像，在屏幕上显示时比原始图像暗。
2 gamma概念的演化2.1 第一次演化（系统gamma和显示器gamma）对于显示器来说，gamma值是常量，不可改变，所以校正过程就只能针对输入的图像电压信号。
这种校正就是将正常的图像电压信号向显示器失真的相反方向去调整。
既然失真使图像的中间调变暗，那么在图像电压信号输入到显示器之前，先将该电压信号的中间调调亮，然后再输入到显示器，这样就可以抵消显示器的失真。
由于显示器的gamma值是常量，所以这种校正的幅度也是相对固定的，这种校正幅度的度量参数也叫gamma，这是gamma概念的第一次演化。
为了区别这两种不同的概念，此处的gamma又称为系统gamma（因为对图像电压信号的校正过程，发生在电脑系统中），显示器固有的gamma又叫做显示器gamma。
2.2 第二次演化显示器gamma表示一种失真，系统gamma表示一种校正，这两者的共同之处都是表示对原始信号的一种变换，所以gamma又分为两层含义，一表示对原始信号的一种变换，二表示这种变换的度量参数。
2.3第三次演化（文件gamma）从宏观上讲，被相机拍摄的物体的亮度是连续变化的，如果将亮度连续变化的被摄物体的图像转换成数字文件（计算机文件）时，无论用数字相机还是扫描仪，都要面临用离散的数值去近似表示连续的物理量（物体亮度）。
