基于Retinex理论和端到端深度网络的水下图像复原方法

摘要

本发明公开了一种基于Retinex理论和端到端深度网络的水下图像复原方法，包括：1)简化Jaffe‑McGlamery水下成像模型，以符合Retinex理论基本假设；2)依据简化的Jaffe‑McGlamery水下成像模型以及环境光图空间平滑的先验条件估计环境光图，分解粗略场景反射率图；3)设计端到端深度网络实现水下图像的精细化复原；4)将粗略场景反射率图输入到端到端深度网络中进行训练，得到最优的端到端深度网络，最后，将待测的粗略场景反射率图输入到最优的端到端深度网络，网络的输出即为复原的水下图像。本发明消除光在水下传播时衰减和散射对成像过程的影响，以改善图像的视觉效果，有效恢复水下图像视觉质量。