Enhancing the low quality images using Unsupervised Colour Correction Method

人工智能 RGB颜色模型 伽马校正 直方图 对比度(视觉) 计算机视觉 计算机科学 色差 水下 颜色校正 模式识别(心理学) 数学 光学 图像(数学) 地质学 物理 海洋学
作者
Kashif Iqbal,Michael Odetayo,Anne James,Rosalina Abdul Salam,Abdullah Zawawi Talib
出处
期刊:Systems, Man and Cybernetics 卷期号:: 1703-1709 被引量:359
标识
DOI:10.1109/icsmc.2010.5642311
摘要

Underwater images are affected by reduced contrast and non-uniform colour cast due to the absorption and scattering of light in the aquatic environment. This affects the quality and reliability of image processing and therefore colour correction is a necessary pre-processing stage. In this paper, we propose an Unsupervised Colour Correction Method (UCM) for underwater image enhancement. UCM is based on colour balancing, contrast correction of RGB colour model and contrast correction of HSI colour model. Firstly, the colour cast is reduced by equalizing the colour values. Secondly, an enhancement to a contrast correction method is applied to increase the Red colour by stretching red histogram towards the maximum (i.e., right side), similarly the Blue colour is reduced by stretching the blue histogram towards the minimum (i.e., left side). Thirdly, the Saturation and Intensity components of the HSI colour model have been applied for contrast correction to increase the true colour using Saturation and to address the illumination problem through Intensity. We compare our results with three well known methods, namely Gray World, White Patch and Histogram Equalisation using Adobe Photoshop. The proposed method has produced better results than the existing methods.
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