Retinex-inspired color correction and detail preserved fusion for underwater image enhancement

颜色恒定性 水下 人工智能 对比度(视觉) 颜色校正 计算机视觉 计算机科学 图像增强 色彩平衡 对比度增强 彩色图像 图像(数学) 图像处理 地理 放射科 磁共振成像 考古 医学
作者
Weidong Zhang,Lili Dong,Wenhai Xu
出处
期刊:Computers and Electronics in Agriculture [Elsevier BV]
卷期号:192: 106585-106585 被引量:144
标识
DOI:10.1016/j.compag.2021.106585
摘要

Many practical underwater applications need to address color cast, blurring, and low contrast of underwater images for display and further analysis. To cope with the aforementioned issues, a novel underwater image enhancement method based on Retinex-inspired color correction and detail preserved fusion technology is proposed. First, we employ a Retinex-inspired color correction strategy to remove the color cast induced by underwater light scattering. We then build on blending three images directly derived from a local contrast-enhanced version, a detail version, and a global contrast-enhanced version of the corrected underwater image. The local and global contrast-enhanced versions promote the transfer of color and contrast to the output image. Meanwhile, the detail version improves the edges and details of the output image. Qualitative and quantitative comparisons demonstrated that the proposed method achieves superior enhancement performance for underwater images of different scenes.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
wanci应助ZX801采纳,获得10
刚刚
CLX。完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
2秒前
2秒前
3秒前
3秒前
zz发布了新的文献求助10
6秒前
小花排草发布了新的文献求助10
6秒前
xuan发布了新的文献求助10
7秒前
非法所得发布了新的文献求助10
8秒前
惠惠子发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
luoxijixian发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
14秒前
星辰大海应助非法所得采纳,获得10
15秒前
华仔应助非法所得采纳,获得10
15秒前
ding应助非法所得采纳,获得10
15秒前
斯文败类应助稳重的书双采纳,获得10
16秒前
xuan发布了新的文献求助10
16秒前
科研通AI2S应助who采纳,获得10
18秒前
QIQI应助江xy采纳,获得10
18秒前
18秒前
今后应助爱笑的芙采纳,获得10
18秒前
19秒前
19秒前
22秒前
23秒前
easy关注了科研通微信公众号
23秒前
afd发布了新的文献求助10
26秒前
xuan发布了新的文献求助10
27秒前
随风完成签到,获得积分10
27秒前
nono发布了新的文献求助10
28秒前
28秒前
英姑应助luoxijixian采纳,获得10
28秒前
30秒前
31秒前
顺利打开今日易开工完成签到,获得积分10
32秒前
who完成签到,获得积分10
32秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7583748
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9162418
关于积分的说明 19607104
捐赠科研通 7165717
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266302
关于科研通互助平台的介绍 2431220
邀请新用户注册赠送积分活动 2257789