Fast underwater color correction using integral images

Underwater image processing has to face the problem of loss of color and contrast that occurs when images are acquired at a certain depth and range. The longer wavelengths of sunlight such as red or orange are rapidly absorbed by the water body, while the shorter ones have a higher scattering. Thereby, at larger distance, the scene colors appear bluish-greenish, as well as blurry. The loss of color increases not only vertically through the water column, but also horizontally, so that the subjects further away from the camera appear colorless and indistinguishable, suffering from lack of visible details. This paper presents a fast enhancement method for color correction of underwater images. The method is based on the gray-world assumption applied in the Ruderman-opponent color space and is able to cope with non-uniformly illuminated scenes. Integral images are exploited by the proposed method to perform fast color correction, taking into account locally changing luminance and chrominance. Due to the low-complexity cost this method is suitable for real-time applications ensuring realistic colors of the objects, more visible details and enhanced visual quality.Peer Reviewe

PENINGKATAN KUALITAS CITRA BAWAH AIR BERBASIS ALGORITMA FUSION DENGAN KESEIMBANGAN WARNA, OPTIMALISASI KONTRAS, DAN PEREGANGAN HISTOGRAM

Para peneliti saat ini memberikan perhatian yang cukup besar terhadap obyek citra bawah air, kebutuhan akan aplikasi pengamatan citra bawah air memiliki peran yang sangat penting dalam mengidentifikasi objek, pemantauan kehidupan spesies, deteksi kebocoran pipa minyak atau gas, pemantauan polusi, dan sebagainya. Degradasi citra bawah air merupakan fenomena atmosfer yang merupakan hasil dari hamburan dan penyerapan cahaya. Kami menggunakan satu gambar terdistorsi untuk mendapatkan kontras yang ditingkatkan dan versi koreksi warna dari gambar aslinya. Selanjutnya menghilangkan distorsi dan meningkatkan visibilitas objek dalam gambar dengan menerapkan peta bobot, hal ini dapat dicapai dengan menerapkan penyeimbangan warna putih, kemudian penajaman menggunakan gaussian filtering dilakukan untuk, meningkatkan tampilan visual. pada setiap input yang di proses. Langkah terakhir dilakukan menaikan nilai kontras dengan koreksi peregangan kontras yang dibatasi utuk meningkatkan warna keabuan dan uuntuk menhjilangkan efek noise yang berlebihan pada latar belakang obyek gambar. Hasil penelitian evaluasi menggunakan fitur Root Mean Squared Error (RMSE), dan Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) dan kami bandingkan dengan metode CLAHE. Hasil evaluasi menunjukkan  peningkatan PNSR yang signifikan kualitas citra yg di perbaiki menggunakan algoritma kombinasi dibanding dengan menggunakan metode CLAHE sebagaimana yang kami paparkan dalam bagian hasil penelitian