雾天图像增强：可变滤波器Retinex算法优化

本文主要探讨了一种创新的滤波器可变Retinex算法在雾天图像增强中的应用。针对传统中心环绕Retinex算法中存在的问题，即滤波器固定，无法同时有效增强图像细节和保持色彩真实性，研究者提出了一种新的处理方法。 首先，该算法的关键在于对雾天图像雾化程度的分布特性进行分析，通过这种方法获取到适应不同区域的滤波参数阈值。这个阈值设定是动态的，可以根据图像的实际雾度变化进行调整，从而确保增强过程能够更准确地适应雾气带来的复杂光照效果。 接下来，作者将原始图像划分为若干子块，每个子块内的局部信息与预设的阈值信息进行差运算，以此生成特定于该子块的滤波器。这种子块局部处理策略允许算法在估计入射分量时采用部分重叠的方式，即相邻子块之间的边界信息相互融合，提高了整体估计的精度。 通过部分重叠策略，算法逐步对整幅图像的入射分量进行估算，这是一个关键步骤，因为它决定了增强后的图像是否能够真实反映原始场景的光线分布。入射分量的计算结果是图像增强的核心，它包含了雾天环境下难以察觉的光源信息。 最后，通过从原始图像中减去整个图像的入射分量，算法能够分离出反映环境色彩的反射分量，从而实现对雾天图像的有效增强。这种方法强调了细节的清晰度提升，同时尽可能保留了原有的色彩信息，提高了图像的视觉效果和可用性。 经过主观观测和客观评价，该滤波器可变的Retinex算法在增强雾天图像时，相比于传统的中心环绕Retinex算法，在细节增强和色彩保真度上表现更为优越。这表明，灵活的滤波器选择和局部信息处理是提高雾天图像增强性能的关键要素，对于实际应用，如自动驾驶、无人机导航或监控系统等，具有重要的理论和实践价值。