基于熵曲线均衡化与局部对比度增强的水下图像质量提升新技术

为解决水下成像中光散射和吸收导致的图像质量退化问题，研究人员开发了一种结合熵曲线均衡化与局部对比度增强的创新技术。通过衰减图引导的色彩校正、熵曲线均衡化及对比度受限自适应直方图均衡化(CLAHE)，显著提升了图像细节与对比度，最终采用加权小波视觉感知融合策略输出高质量图像。该方法在视觉与数值评估中均优于现有技术，为水下勘探与分析提供了更清晰的成像支持。

　　

水下成像领域长期面临光散射(light scattering)和吸收(absorption)导致的图像质量下降难题。一项突破性技术通过多步骤处理流程实现图像增强：首先采用衰减图(attenuation-map)引导的色彩校正策略消除色偏；接着通过熵曲线(entropy curve)均衡化方法强化细节，并应用对比度受限自适应直方图均衡化(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE)优化局部对比度；最终通过加权小波(wavelet)视觉感知融合策略整合处理效果。实验证实，该方法生成的图像在细节保留、噪声抑制和对比度提升方面均优于传统技术，为海洋勘探、生态监测等水下作业提供了更可靠的视觉分析工具。