图像获得方法、装置、设备以及计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种图像获得方法、装置、设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

水下图像是指用成像设备拍摄的水下环境的图像，水下图像主要包括光线在水中经物体反射到成像设备中的光、因水下环境以小角度散射进入成像设备的光和水中悬浮物等杂质造成的背景光。

目前，深度学习技术在水下图像分析领域得到越来越多的应用，由于，基于深度学习技术的水下图像分析方法，需要大量的水下图像作为训练数据，同时，相较于陆地上采集图像，成像设备采集水下图像难度较大，使得获得大量的水下图像难度较大。

相关技术中，提供了一种图像获得方法，利用成像设备采集实际的水下图像，并对实际采集的水下图像进行样本扩充，以获得大量可作为训练样本的水下图像。通常，对实际采集的水下图像进行旋转、几何变换、比例缩放、模糊、加噪或扭曲等操作，来获得新的水下图像，以将其作为训练图像。

但是，采用现有的图像获得方法，获得的扩充后的可作为训练样本的训练图像的有效性较差。

发明内容

本发明的主要目的是提供一种图像获得方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，旨在解决现有技术中采用现有的图像获得方法，获得的扩充后的可作为训练样本的训练图像的有效性较差的技术问题。

为实现上述目的，本发明提出一种图像获得方法，所述方法包括以下步骤：

获取目标区域的原始大气图像；

利用三维建模技术，对所述原始大气图像进行处理，以获得所述目标区域的三维模型；

基于预设距离信息、预设角度信息和所述三维模型，获得初始图像；

基于所述预设距离信息和预设衰减系数，获得透射率；

基于所述透射率和所述初始图像，获得所述目标区域的目标水下图像。

可选的，所述基于所述透射率和所述初始图像，获得所述目标区域的目标水下图像的步骤之前，所述方法还包括：

获取所述初始图像中像素点的深度信息；

所述基于所述透射率和所述初始图像，获得所述目标区域的目标水下图像的步骤包括：

基于所述透射率、所述初始图像和所述深度信息，获得所述目标水下图像。

可选的，所述基于所述透射率、所述初始图像和所述深度信息，获得所述目标水下图像的步骤之前，所述方法还包括：

获取预设运动模糊算子；

所述基于所述透射率、所述初始图像和所述深度信息，获得所述目标水下图像的步骤包括：

基于所述透射率、所述初始图像、所述深度信息和所述预设运动模糊算子，获得所述目标水下图像。

可选的，所述基于所述透射率、所述初始图像、所述深度信息和所述预设运动模糊算子，获得所述目标水下图像的步骤之前，所述方法还包括：

获取预设真实水下图像集合；

获取所述预设真实水下图像集合中每个真实水下图像中的选定区域的平均像素值；

基于所述每个真实水下图像中的选定区域的平均像素值，获得所述预设真实水下图像集合对应的结果像素值；

对所述结果像素值进行归一化处理，以获得背景光系数；

所述基于所述透射率、所述初始图像、所述深度信息和所述预设运动模糊算子，获得所述目标水下图像的步骤包括：

基于所述透射率、所述初始图像、所述深度信息、所述预设运动模糊算子和所述背景光系数，获得所述目标水下图像。

可选的，所述获取所述预设真实水下图像集合中每个真实水下图像中的选定区域的平均像素值的步骤包括：

利用四叉树细分的分层搜索技术，对所述每个真实水下图像进行划分，以获得所述每个真实水下图像对应的四个矩形区域；

获取所述四个矩形区域的像素值标准差和平均像素值；

在所述四个矩形区域内确定出像素值标准差与平均像素值之差最大的选定矩形区域；

利用四叉树细分的分层搜索技术对所述选定矩形区域进行划分，以更新所述四个矩形区域，并返回所述获取所述四个矩形区域各自的像素值标准差和平均像素值的步骤，直到选定矩形区域的尺寸满足预设条件，将满足所述预设条件的选定矩形区域确定为所述选定区域；

计算所述选定区域的平均像素值。

可选的，所述基于所述预设距离信息和预设衰减系数，获得透射率的步骤包括：

基于所述预设距离信息和预设衰减系数，利用公式一，获得透射率；

所述公式一为：

t

其中，t

可选的，所述基于所述透射率、所述初始图像、所述深度信息、所述预设运动模糊算子和所述背景光系数，获得所述目标水下图像的步骤包括：

基于所述透射率、所述初始图像、所述深度信息、所述预设运动模糊算子和所述背景光系数，利用公式二，获得所述目标水下图像；

所述公式二为：

其中，I

此外，为实现上述目的，本发明还提出了一种图像获得装置，所述装置包括以下步骤：

获取模块，用于获取目标区域的原始大气图像；

建模模块，用于利用三维建模技术，对所述原始大气图像进行处理，以获得所述目标区域的三维模型；

第一获得模块，用于基于预设距离信息、预设角度信息和所述三维模型，获得初始图像；

第二获得模块，用于基于所述预设距离信息和预设衰减系数，获得透射率；

第三获得模块，用于基于所述透射率和所述初始图像，获得所述目标区域的目标水下图像。

此外，为实现上述目的，本发明还提出了一种终端设备，所述终端设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行图像获得程序，所述图像获得程序被所述处理器执行时实现如上述任一项所述的图像获得方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有图像获得程序，所述图像获得程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的图像获得方法的步骤。

本发明技术方案提出了一种图像获得方法，通过获取目标区域的原始大气图像；利用三维建模技术，对所述原始大气图像进行处理，以获得所述目标区域的三维模型；基于预设距离信息、预设角度信息和所述三维模型，获得初始图像；基于所述预设距离信息和预设衰减系数，获得透射率；基于所述透射率和所述初始图像，获得所述目标区域的目标水下图像。

现有的图像获得方法，对实际采集的水下图像进行旋转、几何变换、比例缩放、模糊、加噪或扭曲等操作，获得可作为训练样本的训练图像，获得的训练图像未考虑到水下环境的透光率的影响，使得训练图像不能准确的体现训练图像对应的水下区域的真实信息，训练图像的有效性较差，而本发明通过利用所述透射率和初始图像，获得目标水下图像，同时透射率基于所述预设距离信息获得，目标水下图像参考了目标区域的水下环境透光率，使得目标水下图像具有较高的有效性。所以，利用本发明的图像获得方法，达到了提高目标水下图像有效性的技术效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。

图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端设备结构示意图；

图2为本发明图像获得方法第一实施例的流程示意图；

图3为原始目标水下图像与添加深度信息的目标水下图像示意图；

图4为原始目标水下图像与经过运动模糊处理的目标水下图像示意图；

图5为原始目标水下图像与改变背景光系数的目标水下图像示意图；

图6为实际水下图像与本发明的目标水下图像示意图；

图7为本发明图像获得装置第一实施例的结构框图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端设备结构示意图。

终端设备可以是移动电话、智能电话、笔记本电脑、数字广播接收器、个人数字助理(PDA)、平板电脑(PAD)等用户设备(User Equipment，UE)、手持设备、车载设备、可穿戴设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其它处理设备、移动台(Mobile station，MS)等。终端设备可能被称为用户终端、便携式终端、台式终端等。

通常，终端设备包括：至少一个处理器301、存储器302以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的图像获得程序，所述图像获得程序配置为实现如前所述的图像获得方法的步骤。

处理器301可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器301可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA(Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器301也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(CentralProcessingUnit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器301可以在集成有GPU(Graphics Processing Unit，图像获得器)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。处理器301还可以包括AI(Artificial Intelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关图像获得方法操作，使得图像获得方法模型可以自主训练学习，提高效率和准确度。

存储器302可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器302还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器302中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器301所执行以实现本申请中方法实施例提供的图像获得方法。

在一些实施例中，终端还可选包括有：通信接口303和至少一个外围设备。处理器301、存储器302和通信接口303之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与通信接口303相连。具体地，外围设备包括：射频电路304、显示屏305和电源306中的至少一种。

通信接口303可被用于将I/O(Input/Output，输入/输出)相关的至少一个外围设备连接到处理器301和存储器302。在一些实施例中，处理器301、存储器302和通信接口303被集成在同一芯片或电路板上；在一些其他实施例中，处理器301、存储器302和通信接口303中的任意一个或两个可以在单独的芯片或电路板上实现，本实施例对此不加以限定。

射频电路304用于接收和发射RF(Radio Frequency，射频)信号，也称电磁信号。射频电路304通过电磁信号与通信网络以及其他通信设备进行通信。射频电路304将电信号转换为电磁信号进行发送，或者，将接收到的电磁信号转换为电信号。可选地，射频电路304包括：天线系统、RF收发器、一个或多个放大器、调谐器、振荡器、数字信号处理器、编解码芯片组、用户身份模块卡等等。射频电路304可以通过至少一种无线通信协议来与其它终端进行通信。该无线通信协议包括但不限于：城域网、各代移动通信网络(2G、3G、4G及5G)、无线局域网和/或WiFi(Wireless Fidelity，无线保真)网络。在一些实施例中，射频电路304还可以包括NFC(Near Field Communication，近距离无线通信)有关的电路，本申请对此不加以限定。

显示屏305用于显示UI(User Interface，用户界面)。该UI可以包括图形、文本、图标、视频及其它们的任意组合。当显示屏305是触摸显示屏时，显示屏305还具有采集在显示屏305的表面或表面上方的触摸信号的能力。该触摸信号可以作为控制信号输入至处理器301进行处理。此时，显示屏305还可以用于提供虚拟按钮和/或虚拟键盘，也称软按钮和/或软键盘。在一些实施例中，显示屏305可以为一个，电子设备的前面板；在另一些实施例中，显示屏305可以为至少两个，分别设置在电子设备的不同表面或呈折叠设计；在再一些实施例中，显示屏305可以是柔性显示屏，设置在电子设备的弯曲表面上或折叠面上。甚至，显示屏305还可以设置成非矩形的不规则图形，也即异形屏。显示屏305可以采用LCD(LiquidCrystal Display，液晶显示屏)、OLED(Organic Light-Emitting Diode,有机发光二极管)等材质制备。

电源306用于为电子设备中的各个组件进行供电。电源306可以是交流电、直流电、一次性电池或可充电电池。当电源306包括可充电电池时，该可充电电池可以支持有线充电或无线充电。该可充电电池还可以用于支持快充技术。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对终端设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有图像获得程序，所述图像获得程序被处理器执行时实现如上文所述的图像获得方法的步骤。因此，这里将不再进行赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。对于本申请所涉及的计算机可读存储介质实施例中未披露的技术细节，请参照本申请方法实施例的描述。确定为示例，程序指令可被部署为在一个终端设备上执行，或者在位于一个地点的多个终端设备上执行，又或者，在分布在多个地点且通过通信网络互连的多个终端设备备上执行。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，上述的计算机可读存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)等。

基于上述硬件结构，提出本发明图像获得方法的实施例。

参照图2，图2为本发明图像获得方法第一实施例的流程示意图，所述方法用于终端设备，所述方法包括以下步骤：

步骤S11：获取目标区域的原始大气图像。

需要说明的是，本发明的执行主体是终端设备，终端设备安装有图像获得方法，终端设备执行图像获得程序时，实现本发明的图像获得方法。原始大气图像可以是终端设备的拍摄模块对目标区域进行拍摄获得的，原始大气图像也可以是拍摄设备对目标区域进行拍摄获得的，并由终端设备从拍摄设备获取目标区域的原始大气图像。目标区域可以是任何类型的陆上区域，本发明不做限制，较优的，目标区域需要包括目标物体(用于作为参照物体)。原始大气图像可以是指对陆上的目标区域直接进行拍照获得的图像，原始大气图像不包括任何水下环境因素的影响。

另外，本发明的目的对原始大气图像进行处理，以获得仿真后的目标水下图像，目标水下图像即为对目标区域进行水下环境的仿真处理，获得的水下仿真图像，并非是真实水下图像。

现有的图像获得方法，通过对采集到的真实水下图像进行旋转、几何变换、比例缩放、模糊、加噪或扭曲等操作，成新的样本图像(可作为训练样本的水下图像)。但是样本图像，是将真实水下二维图像，经过上述多种操作，转换为二维样本图像，转换过程中并不能模仿水中环境、光线和物体本身变化，使得获得的二维样本图像的有效性较差。

利用本发明的图像获得方法，可以利用原始大气图像，获得对应的仿真后的目标水下图像，不需要对水下区域进行拍摄，来获得真实水下图像，降低了获得水下图像的难度，同时，相较于利用现有的图像获得方法，获得的样本图像，利用本发明的图像获得方法，获得的目标水下图像有效性较好。

步骤S12：利用三维建模技术，对所述原始大气图像进行处理，以获得所述目标区域的三维模型。

步骤S13：基于预设距离信息、预设角度信息和所述三维模型，获得初始图像。

需要说明的是，利用三维建模技术，对所述原始大气图像进行处理，以获得所述目标区域的三维模型，并基于用户设置的预设距离信息(摄像头与目标区域的距离，通常是与目标区域的基准对象的距离)和预设角度信息(摄像头与目标区域的角度，通常是与目标区域的基准对象的角度)，获得三维模型的初始图像，即，假定摄像头以预设角度信息和预设距离信息对三维模型进行拍摄，即可获得初始图像。

可以理解的是，对于同一个目标区域对应的三维模型，不同的预设距离信息和预设角度信息，可以获得该三维模型对应的不同的初始图像；用户可以对于同一个三维模型分别设置不同的多个预设角度信息和多个预设距离信息，以获得多个初始图像，并基于多个初始图像，获得最终的多个目标水下图像。

另外，基于用户设置的预设距离信息和预设角度信息，可以获得初始图像中各像素点对应的预设距离信息和预设角度信息，初始图像中不同像素点对应预设距离信息和预设角度信息可能不同。

其中，涉及到的三维建模技术可以是现有的任何类型的三维建模技术，本发明不做限制。

可以理解的是，在初始图像中的全部对象均是与摄像头(拍摄设备的摄像头或终端设备的摄像头)具有距离和角度的，需要基于三维模型、摄像头的外参、预设距离信息和预设角度信息，获得该初始图像；在初始图像中，预设距离信息和预设角度信息均包括初始图像中各像素点分别对应的预设距离信息和预设角度信息，一个像素点的预设距离信息为该像素点对应的目标区域中对象点与摄像头的距离，一个像素点的预设角度信息为该像素点对应的目标区域中对象点与摄像头的角度。

其中，获得的初始图像为具有预设距离信息的2.5维图像，即初始图像中包括所述预设距离信息，初始图像的每一个像素点对应的预设距离信息以附加信息的方式存储于初始图像中。

例如，目标区域的初始图像包括512*512个像素点，其中，第124行，第35列像素点为A

步骤S14：基于所述预设距离信息和预设衰减系数，获得透射率。

具体的，步骤S14包括：基于所述预设距离信息和预设衰减系数，利用公式一，获得透射率；

所述公式一为：

t

其中，t

所述透射率包括初始图像的全部像素点的透射率，同时，初始图像中每个像素点均是三通道的像素点，即初始图像中每个像素点均包括红绿蓝三通道的像素值。其中，在本发明中，预设衰减系数包括十种水类型的预设衰减系数，将其分别命名为I、IA、IB、II、III、1C、3C、5C、7C和9C，其中，I、IA、IB、II和III表示由清澈到微浊的深海水域的预设衰减系数，1C到9C表示逐渐浑浊的沿海水域的类型预设衰减系数。参照表1，表1为上述十种水类型的预设衰减系数表，表1如下：

表1

如表1，同一种水类型的预设衰减系数包括R、G和B三个预设衰减系数，即，一种水类型的预设衰减系数均包括红光、绿光和蓝光对应的预设衰减系数。可以理解的是，每一个像素点涉及的红、绿和蓝三种颜色均需要利用对应颜色光的预设衰减系数进行处理，以获得该像素点对应的透射率。其中，表1中，红光的预设衰减系数代表波长为650nm对应的预设衰减系数，绿光的预设衰减系数代表代表绿光波长为525nm对应的预设衰减系数，蓝光的预设衰减系数代表蓝光波长为475nm对应的预设衰减系数。

步骤S15：基于所述透射率和所述初始图像，获得所述目标区域的目标水下图像。

进一步的，步骤S15之前，所述方法还包括：获取所述初始图像中像素点的深度信息；相应的，步骤S15包括：基于所述透射率、所述初始图像和所述深度信息，获得所述目标水下图像。

需要说明的是，初始图像中的每一个像素点均具有深度信息，深度信息可以是用户根据需求设定的。通常，用户设定一个预设深度，终端设备基于该预设深度，获得初始图像中的每一个像素点均的深度信息，设定的预设深度可以是以初始图像中的某一个基准像素点的深度信息，通过该基准像素点的深度信息，获得其他像素点的深度信息；预设深度还可以是目标区域的一个参照对象点的深度，基于参照对象点的深度获得参照对象点对应的选定像素点的深度信息，并基于该选定像素点的深度信息，获得其他像素点的深度信息。此时，获得的目标水下图像考虑到透射率，目标水下图像的有效性得到提升。

进一步的，步骤S15之前，所述方法还包括：获取预设运动模糊算子；相应的，步骤S15包括：基于所述透射率、所述初始图像、所述深度信息和所述预设运动模糊算子，获得所述目标水下图像。

需要说明的是，在真实的水下环境里，目标区域会受到水流的影响使得摄像头与目标区域发生相对运动，造成运动模糊，此时，需要考虑到运动模糊产生的影响，即，此时需要基于所述透射率、所述初始图像、所述深度信息和所述预设运动模糊算子，获得所述目标水下图像。通常，预设运动模糊算子采用直接衰减的辐射场景卷积运动模糊算子。此时获得的目标水下图像考虑到运动模糊因素，目标水下图像的有效性进一步提升。

进一步的，步骤S15之前，所述方法还包括：获取预设真实水下图像集合；获取所述预设真实水下图像集合中每个真实水下图像中的选定区域的平均像素值；基于所述每个真实水下图像中的选定区域的平均像素值，获得所述预设真实水下图像集合对应的结果像素值；对所述结果像素值进行归一化处理，以获得背景光系数；相应的，步骤S15包括：基于所述透射率、所述初始图像、所述深度信息、所述预设运动模糊算子和所述背景光系数，获得所述目标水下图像。

具体的，所述获取所述预设真实水下图像集合中每个真实水下图像中的选定区域的平均像素值的步骤包括：利用四叉树细分的分层搜索技术，对所述每个真实水下图像进行划分，以获得所述每个真实水下图像对应的四个矩形区域；获取所述四个矩形区域的像素值标准差和平均像素值；在所述四个矩形区域内确定出像素值标准差与平均像素值之差最大的选定矩形区域；利用四叉树细分的分层搜索技术对所述选定矩形区域进行划分，以更新所述四个矩形区域，并返回所述获取所述四个矩形区域各自的像素值标准差和平均像素值的步骤，直到选定矩形区域的尺寸满足预设条件，将满足所述预设条件的选定矩形区域确定为所述选定区域；计算所述选定区域的平均像素值。

需要说明的是，对于每个真实水下图像进行上述平均像素值的计算时，每一次利用四叉树细分的分层搜索技术对所述选定矩形区域进行划分之后，均会获得新的选定矩形区域，在新的选定矩形区域满足预设条件时，即不再进行划分步骤，并将满足所述预设条件的选定矩形区域确定为所述选定区域。其中，预设条件可以是新的选定矩形区域与原真实水下图像的尺寸比不大于1/8或1/16；通常，当新的选定矩形区域不大于1/8或1/16时，获得的背景光系数的区别较小，所以不需要继续进行划分。

另外，对所述结果像素值进行归一化处理可以是对所述结果像素值进行归一化到0-1之间，获得背景光系数。同时，背景光系数包括红光背景光系数、绿光背景光系数和蓝光背景光系数，即，结果像素值包括红色结果像素值、绿色结果像素值和蓝色结果像素值，结果像素值运算过程中涉及到的其他像素值(平均像素值和像素值标准差等)也均是包括红色像素值、绿色像素值和蓝色像素值。

具体应用中，选取多种水下环境分别对应的多个预设真实水下图像集合，一个预设真实水下图像集合用于获得一种水下环境对应的背景光系数，多种水下环境对应多个背景光系数，通常，多种水下环境选取具有代表性)的水下环境即可，通常多种水下环境不少于四种。在另一实施例中，用户也可以根据需求自己设定背景光系数，通常自设定背景光系数时，R的比例要小于G和B。

具体的，步骤S15包括：基于所述透射率、所述初始图像、所述深度信息、所述预设运动模糊算子和所述背景光系数，利用公式二，获得所述目标水下图像；

所述公式二为：

其中，I

其中，

具体应用中，初始图像的每一个像素点的像素值均需要经过上述计算，以获得每一个像素点对应的具有新的像素值的新的像素点，初始图像涉及的全部像素点对应的新的像素点组成的图像即为目标水下图像。

另外，初始图像中的每一个像素点均是红绿蓝三通道的像素点，每个像素点的三个通道的像素值均需要利用对应颜色的背景光系数和透射率进行上述运算处理，以获得该像素点对应的具有新的像素值的像素点。

参照图3-5，图3为原始目标水下图像与添加深度信息的目标水下图像示意图；图4为原始目标水下图像与经过运动模糊处理的目标水下图像示意图；图5为原始目标水下图像与改变背景光系数的目标水下图像示意图。

在图3中，左侧为初始图像对应的原始目标水下图像，原始目标水下图像是基于透射率和所述初始图像获得，并未考虑深度信息、运动模糊和背景光系数等因素，右侧为初始图像对应的添加深度信息的目标水下图像，其中，深度信息为1m(1m为基准像素点的深度信息)，该目标水下图像考虑了深度信息，未考虑运动模糊和背景光系数等因素，该目标水下图像的有效性较高。

在图4中，左侧为初始图像对应的原始目标水下图像，原始目标水下图像是基于透射率和所述初始图像获得，并未考虑深度信息、运动模糊和背景光系数等因素，右侧为初始图像对应的经过运动模糊处理的目标水下图像，该目标水下图像考虑了运动模糊，未考虑深度信息和背景光系数等因素。该目标水下图像的有效性较高。

在图5中，左侧为初始图像对应的原始目标水下图像，原始目标水下图像是基于透射率和所述初始图像获得，并未考虑深度信息、运动模糊和背景光系数等因素，右侧为初始图像对应的改变背景光系数的目标水下图像，该目标水下图像考虑了背景光系数，未考虑运动模糊和深度信息等因素。该目标水下图像的有效性较高。

参考图6，图6为实际水下图像与本发明的目标水下图像示意图；左侧3个图分别为不同水下环境对应的真实水下图像，右侧为利用初始图像仿真(利用本发明的图像获得方法处理)后，获得的目标水下图像，目标水下图像均考虑到深度信息、背景光系数和运动模糊等因素，可见，利用本发明的图像获得方法处理后获得的目标水下图像与水下环境对应的真实水下图像相似度较高，目标水下图像的有效性较高。

本发明技术方案提出了一种图像获得方法，通过获取目标区域的原始大气图像；利用三维建模技术，对所述原始大气图像进行处理，以获得所述目标区域的三维模型；基于预设距离信息、预设角度信息和所述三维模型，获得初始图像；基于所述预设距离信息和预设衰减系数，获得透射率；基于所述透射率和所述初始图像，获得所述目标区域的目标水下图像。

现有的图像获得方法，对实际采集的水下图像进行旋转、几何变换、比例缩放、模糊、加噪或扭曲等操作，获得可作为训练样本的训练图像，获得的训练图像未考虑到水下环境的透光率的影响，使得训练图像不能准确的体现训练图像对应的水下区域的真实信息，训练图像的有效性较差，而本发明通过利用所述透射率和初始图像，获得目标水下图像，同时透射率基于所述预设距离信息获得，目标水下图像参考了目标区域的水下环境透光率，使得目标水下图像具有较高的有效性。所以，利用本发明的图像获得方法，达到了提高目标水下图像有效性的技术效果。

参照图7，图7为本发明图像获得装置第一实施例的结构框图，所述装置用于终端设备，所述装置包括：

获取模块10，用于获取目标区域的原始大气图像；

建模模块20，用于利用三维建模技术，对所述原始大气图像进行处理，以获得所述目标区域的三维模型；

第一获得模块30，用于基于预设距离信息、预设角度信息和所述三维模型，获得初始图像；

第二获得模块40，用于基于所述预设距离信息和预设衰减系数，获得透射率；

第三获得模块50，用于基于所述透射率和所述初始图像，获得所述目标区域的目标水下图像。

以上所述仅为本发明的可选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的发明构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。