An Adaptive Underwater Image Enhancement Framework via Multi-Domain Fusion and Color Compensation

要約

水中光学イメージングは​​、光吸収、散乱、色の歪みにより、視界と正確な画像分析を妨げることにより、ひどく分解されます。
このペーパーでは、照明補償、マルチドメインフィルタリング、動的な色補正を統合する適応拡張フレームワークを紹介します。
Clahe、ガンマ補正、およびRetinexを組み合わせたハイブリッド照明補償戦略は、視界を向上させます。
空間ドメイン（ガウス、両側、ガイド付き）および周波数領域（フーリエ、ウェーブレット）メソッドを含む2段階のフィルタリングプロセスは、詳細を維持しながらノイズを効果的に減らします。
色の歪みを修正するために、適応型色補償（ACC）モデルは、RCP、DCP、およびMUDCPを動的に組み合わせて、スペクトル減衰と水タイプを推定します。
最後に、知覚的に誘導されたカラーバランスメカニズムにより、自然な色の回復が保証されます。
ベンチマークデータセットの実験結果は、対照的強化、色補正、および構造保存における最先端の方法よりも優れたパフォーマンスを示し、水中イメージングアプリケーションに対してフレームワークを堅牢にします。

要約(オリジナル)

Underwater optical imaging is severely degraded by light absorption, scattering, and color distortion, hindering visibility and accurate image analysis. This paper presents an adaptive enhancement framework integrating illumination compensation, multi-domain filtering, and dynamic color correction. A hybrid illumination compensation strategy combining CLAHE, Gamma correction, and Retinex enhances visibility. A two-stage filtering process, including spatial-domain (Gaussian, Bilateral, Guided) and frequency-domain (Fourier, Wavelet) methods, effectively reduces noise while preserving details. To correct color distortion, an adaptive color compensation (ACC) model estimates spectral attenuation and water type to combine RCP, DCP, and MUDCP dynamically. Finally, a perceptually guided color balance mechanism ensures natural color restoration. Experimental results on benchmark datasets demonstrate superior performance over state-of-the-art methods in contrast enhancement, color correction, and structural preservation, making the framework robust for underwater imaging applications.

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