(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211009346.9 (22)申请日 2022.08.23 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115082361 A (43)申请公布日 2022.09.20 (73)专利权人 山东国晟环境科技有限公司 地址 252000 山东省聊城市高新 技术产业 开发区江北鲁西环保科技城B3栋、 B5 栋 (72)发明人 周长青　李朝亮　周艳艳　 (74)专利代理 机构 北京真致博文知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11720 专利代理师 娄华 (51)Int.Cl. G06T 5/00(2006.01) G06V 10/762(2022.01) (56)对比文件 US 2020027203 A1,2020.01.23CN 106780380 A,2017.0 5.31 CN 114463211 A,2022.05.10 CN 110930319 A,2020.0 3.27 CN 107316278 A,2017.1 1.03 CN 10876 5342 A,2018.1 1.06 CN 106056559 A,2016.10.26 CN 105761227 A,2016.07.13 Kun Xie et al. .An Underwater Ima ge Enhancement Algorithm for Enviro nment Recognition and Robot Navig ation. 《robotics》 .2018, 谢坤.基于暗通道先验与水体浑浊度识别的 水下图像增强算法. 《中国优秀硕士学位 论文全 文数据库 信息科技 辑》 .2019, 魏郭依哲 等.水 下图像增强和修复算法综 述. 《计算机 应用研究》 .2021,第38卷(第9期), 汤忠强 等.基 于改进DCP算法的水 下机器人 视觉增强. 《机 器人》 .2018,第40卷(第2期),(续) 审查员 牛力敏 (54)发明名称 基于图像处 理的浑浊 水体图像增强方法 (57)摘要 本发明涉及图像增强技术领域， 具体涉及一 种基于图像处理的浑浊水体图像增强方法， 该方 法包括： 获取浑浊水体图像， 并获取图像中每个 像素点的模糊程度， 根据模糊程度对像素点进行 聚类得到多个聚簇区域， 获取每个聚簇区域的特 征点， 计算特征点的大气光强度值， 并获取特征 点的透射率， 根据特征点的透射率计算该特征点 对应的聚簇区域内每个像素点的透射率， 根据每 个聚簇区域的大气光强度值及其内每个像素点 的透射率获取聚簇区域的像素点的反射光强度 值， 根据所有像素点的反射光强度值及浑浊水体 图像的大气光强度值获取浑浊水体图像的增强 图像， 本发 明方法实现了对浑浊水体图像中每个 像素点进行精确增强， 从而提高局部区域的增强 效果。 [转续页] 权利要求书2页 说明书7页 附图1页 CN 115082361 B 2022.10.28 CN 115082361 B (56)对比文件 Ma Xiao et al. .Intelligent Defog ging Method Based o n Clusteri ng and Dark Channel Prior. 《2018 3rd IE EE Internati onal Conference o n Image, Visi on and Computi ng》 .2018, K. OuldAmer et al. .Underwater ma ge quality improvement ap proach based o n an adapted Gabor multi- channels filtering. 《SPIE》 .2019,2/2 页 2[接上页] CN 115082361 B1.一种基于图像处 理的浑浊 水体图像增强方法， 其特 征在于， 该 方法包括： 获取浑浊 水体图像； 获取浑浊水体图像中每个像素点及其邻域像素点的像素差值， 将最大像素差值作为对 应像素点的模糊程度； 根据每个像素点及其邻域像素点的模糊程度差值对像素点进行聚类 得到多个聚簇区域； 将每个聚簇区域中所有像素点对应的模糊程度中的最大模糊程度对应的像素点作为 对应聚簇区域的特 征点； 获取每个聚簇区域对应的局部暗通道图， 根据局部暗通道图获取每个聚簇区域对应的 大气光强度值， 并作为该聚簇区域的特 征点的大气光强度值； 根据特征点的大气光强度值获得特征点对应的透射率， 根据每个聚簇区域的特征点对 应的透射 率及每个像素点的模糊程度计算对应的聚簇区域内每 个像素点的透射 率； 根据每个聚簇区域的大气光强度值及其内每个像素点的透射率获取浑浊水体图像中 每个对 应聚簇区域的像素点的反射光强度值， 根据所有像素点的反射光强度值及浑浊水 体图像的大气光强度值获取浑浊 水体图像的增强图像。 2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理 的浑浊水体图像增强方法， 其特征在于， 浑 浊水体图像为利用双边滤波对浑浊 水体图像进行降噪后的图像。 3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理 的浑浊水体图像增强方法， 其特征在于， 根 据每个像素点及其邻域像素点的模糊程度差值对像素点进行聚类得到多个聚簇区域的步 骤包括： 设定模糊程度差值阈值； 将每个像素点与其每个邻域像素点的模糊程度差值小于模糊程度差值阈值的像素点 和其邻域像素点聚为 一类得到多个聚簇区域。 4.根据权利要求2所述的一种基于图像处理 的浑浊水体图像增强方法， 其特征在于， 还 包括： 设定聚簇区域的面积阈值； 获取面积小于面积阈值的目标聚簇区域； 获取目标聚簇区域的所有像素点的第一模糊程度差值的均值及该目标聚簇区域的邻 域内每个聚簇区域的所有像素点的第二模糊程度差值的均值； 对第一模糊程度差值的均值与每 个第二模糊程度差值的均值作差得到均值差值； 将目标聚簇区域划分到最小均值差值对应的聚簇区域内得到最终聚簇区域； 将最终聚簇区域作为聚簇区域。 5.根据权利要求1所述的一种基于图像处理 的浑浊水体图像增强方法， 其特征在于， 获 取每个聚簇区域对应的局部暗通道图的步骤 包括： 以每个特征点为中心在特 征点对应的聚簇区域内设置窗口； 获取窗口内的所有像素点在RGB三 通道中的最小值； 获取每个窗口对应的局部暗通道图， 并作为聚簇区域对应的局部暗通道图。 6.根据权利要求1所述的一种基于图像处理 的浑浊水体图像增强方法， 其特征在于， 根 据局部暗通道图获取每 个聚簇区域对应的大气光强度值的步骤 包括： 将局部暗通道图中小于最亮值的0.1%的像素点作为目标像素点；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115082361 B 3