改进的Retinex图像增强算法：细节保留与伪影减少

"一种细节保持的Retinex图像增强算法，由马时平、张明、毕笃彦和许悦雷在2010年的《西安电子科技大学学报(自然科学版)》上发表，主要探讨了如何改进基于Retinex理论的Kimnel变分模型在图像增强中的问题，以减少人工伪影并保持图像细节。该算法引入了新的表达式以保护细节信息，并采用金字塔数据结构和提升算法来降低计算复杂度，通过正态截取拉伸处理实现更好的图像增强效果。文章属于图像处理领域，具体分类为TP391，具有较高的学术价值。" Retinex理论是一种经典的图像处理方法，源自于“Retina-Light”概念，旨在模拟人类视觉系统对光照强度的感知，特别是在色彩恒常性方面表现出色。传统的Retinex模型通常用于改善图像的对比度和亮度，但有时会产生人工伪影，影响图像质量。 本文提出的改进Retinex算法关注于解决这个问题。它通过增加一个保持细节信息的因子，使得在增强图像的同时，能够更好地保留图像的纹理和边缘信息，这对于图像分析和识别至关重要。此外，算法采用金字塔数据结构，这是一种多分辨率表示方法，可以有效地进行图像处理，尤其是在降低计算复杂度方面表现出优势。提升算法的引入进一步优化了解决过程，它是一种迭代算法，能高效地执行滤波和变换操作。 在图像增强的最后阶段，论文采用了正态截取拉伸处理。这是一种常见的直方图均衡化技术，可以将图像的灰度或色彩分布映射到更广阔的动态范围，从而增强图像的对比度，使得图像的暗部和亮部细节更加清晰。 这项研究为图像增强提供了新的思路，通过改进现有模型，既解决了传统Retinex算法的缺陷，又提高了图像处理的效率，对于图像分析、计算机视觉以及医学成像等领域具有实际应用价值。