基于Retinex模型的图像增强算法研究与改进

基于Retinex模型的图像增强算法研究 在数字图像获取过程中，图像的质量往往会受到天气、光照条件和拍摄角度的影响，导致图像的对比度降低，动态范围被压缩等问题。因此，从暗淡图像中恢复原有图像信息或增强一幅低动态范围图像的视觉效果具有重要的理论研究意义和实际应用价值。 Retinex模型是图像增强领域中的一种重要模型，1971年，美国物理学家Edwin Land提出了一种叫做Retinex的颜色恒常性理论模型，为图像增强奠定了深厚的理论基础。Retinex模型的主要思想是将图像分解为反射率和照明两个部分，然后分别对其进行处理，以提高图像的对比度和动态范围。 本文基于Retinex模型，通过对现有基于该理论模型算法的分析，包括Edwin Land的随机路径Retinex算法、McCan提出的迭代Retinex算法以及D. J. Jobson等人提出的基于中心环绕的Retinex算法等，权衡其中的利弊，指出这些算法存在的优点与不足。 面向传统方法中增强图像的同时不能有效抑制噪声和光源在全局范围内不满足均匀的两个主要问题，本文分别提出结合非下采样轮廓波的去噪算法和基于局部双边滤波的Retinex算法，较好的解决了上述两个问题。 基于N SCT变换的非局部统计特性图像噪声抑制方法可以有效地抑制图像中的噪声，提高图像的质量。该方法利用N SCT变换的多方向划分和平移不变两个特性，对图像进行非局部统计特性分析，消除图像中的噪声。 基于局部双边滤波的Retinex算法可以解决光源在全局不均匀的问题，该方法结合双边滤波和Retinex理论基础，对图像进行分片光滑照射分量估计，提高图像的视觉效果。 实验结果表明，本文提出的方法在视觉效果和评价指标上都优于已有传统算法。本文的研究结果为图像增强领域提供了有价值的参考。 图像增强算法的研究具有重要的理论研究意义和实际应用价值，图像增强技术的发展将对计算机视觉、机器人视觉、图像处理等领域产生深远的影响。 Retinex模型是图像增强领域中的一种重要模型，研究Retinex模型可以提高图像的质量和视觉效果，提高图像处理和分析的精度和可靠性。 图像增强技术的发展将对计算机视觉、机器人视觉、图像处理等领域产生深远的影响，提高图像处理和分析的精度和可靠性，提高机器人视觉和计算机视觉的能力，提高图像处理和分析的自动化和智能化水平。 本文基于Retinex模型的图像增强算法研究具有重要的理论研究意义和实际应用价值，为图像增强领域提供了有价值的参考。