Utforskning under vatten har blivit ett aktivt forskningsområde under de senaste decennierna. Bilden förbättring är en av utmaningarna för de datorseende baserade undervattensforskningar på grund av nedbrytningen av bilder i undervattensmiljön. Spridningen och absorptionen är de främsta orsakerna i undervattensmiljön för att få bilderna att minska sin synlighet, till exempel suddig, låg kontrast, och minska visuella intervall. För att ta itu med tidigare nämnda problem presenterar detta dokument en ny metod för bildförbättring under vatten inspirerad av ramen för Retinex, som simulerar det mänskliga visuella systemet. Termen Retinex skapas av kombinationer av "Retina" och "Cortex". Den föreslagna metoden, nämligen LAB-MSR, uppnås genom att ändra den ursprungliga Retinex-algoritmen. Den använder kombinationen av det bilaterala filtret och trilaterala filtret på de tre kanalerna av bilden i CIELAB färgrymd enligt egenskaperna hos varje kanal. Med verkliga data, experiment utförs för att visa både nedbrytningsegenskaperna hos undervattensbilder i olika turbiditeter, och konkurrenskraftiga prestanda för den föreslagna metoden.
Några andra metoder främst förbättra undervattensbild förbättring algoritm, såsom undervattensbild förbättring metod baserad på RETINEX REF.
Underwater image enhancement via extended multi-scale Retinex
{'venue': 'Neurocomputing', 'journal': 'Neurocomputing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}