Retinex理论在图像去雾增强算法中的应用研究

"这篇硕士论文主要探讨了基于Retinex理论的图像去雾增强算法的研究，作者为曹永妹，导师为张尤赛教授，来自江苏科技大学，属于工学硕士学位论文，专业方向为信号与信息处理，研究方向是图像信息处理与可视化。论文于2014年3月提交并答辩。" Retinex理论是一种模拟人类视觉系统对亮度感知的理论，它在图像处理领域被广泛应用于图像增强和恢复。在雾天环境下，由于大气散射导致图像对比度降低，细节模糊，Retinex理论提供了一种可能的解决方案。该理论通过分离图像的光照和反射成分，来恢复图像的原始色彩和对比度。 论文可能涵盖了以下几个方面： 1. Retinex理论基础：首先，论文会详细介绍Retinex理论的基本概念，包括多尺度分析和对比度增强原理，以及如何利用该理论解释和改善雾天图像的质量。 2. 雾天图像模型：论文可能会建立一个描述雾天环境中图像退化现象的数学模型，如大气散射模型（Koenderink's模型），以便于理解和处理雾天图像。 3. 去雾算法设计：基于Retinex理论，论文可能提出了一个新的图像去雾算法，该算法可能包括估计大气光、计算传输函数等步骤，以恢复图像的清晰度和细节。 4. 实验与评估：论文会通过实验验证所提算法的效果，可能比较了与现有去雾算法的性能，并使用了量化指标（如PSNR、SSIM等）进行评估。 5. 应用与前景：最后，论文可能讨论了该算法在实际应用中的潜力，如监控系统、自动驾驶车辆等，并对未来的研究方向和改进空间进行了展望。 这篇研究对理解图像去雾技术，特别是在Retinex理论框架下的方法，具有重要的学术价值和实践意义，对于提升雾天环境下计算机视觉系统的性能有显著的贡献。通过这样的算法，可以提高图像的可读性和视觉质量，进而促进相关领域的技术进步。