利用Python实现水下图像增强与色彩还原

简介：
本项目利用Python编程语言开发算法，针对水下环境特有的光照衰减和色散效应，设计并实现了图像增强及色彩校正技术，有效改善了水下拍摄照片的清晰度和真实感。 水下成像图像增强及恢复方法的Python实现摘要：在海洋探测领域，水下图像是至关重要的数据来源。然而，由于光在水中传播过程中受到吸收与散射的影响，这些图像的质量通常会显著下降。尽管最近关于图像处理技术的研究取得了重大进展，但针对改善水下成像质量的方法仍需进一步探索和完善。 本段落回顾了当前用于提升受损的典型水下影像的技术方法，并涵盖了极端退化情况下的解决方案。首先，我们从物理模型的角度解释了导致水下图像品质下降的关键因素；随后，详细探讨了几种常用的恢复技术，并将其区分为不依赖于成像模型（IFM）的方法和基于IFM的方法。 接下来，通过实验对比分析了两种主流的图像恢复策略——无IFM方法与基于IFM方法。在评估过程中引入先验参数估计算法以提升基于物理模型的技术效果，并结合主观评价及客观指标进行综合考量。这项研究不仅揭示了一些现有技术方案中的不足之处，还为未来的研究方向提供了建设性的建议。 通过本项工作，研究人员可以更好地理解水下图像增强与恢复领域面临的挑战和潜在机遇。为了实现这一目标，需要完成特定的运行环境配置，并按照指示将原始图像放置于指定文件夹内以供处理程序读取及输出结果至另一个预设位置。