基于S曲线的改进多尺度Retinex图像增强方法

"王焱,关南楠,刘海涛.改进的多尺度Retinex井下图像增强算法[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2016,35(4):440-443. doi:10.11956/j.issn.1008-0562.2016.04.020" 本文主要探讨了煤矿井下图像处理中的一个重要问题，即如何改善由于环境条件恶劣导致的图像质量差、清晰度低、分辨率不足和模糊现象。作者提出了一种基于S曲线函数改进的多尺度Retinex图像增强算法，以此来克服传统多尺度Retinex算法的局限性。 Retinex理论是一种模拟人类视觉系统对亮度和色彩感知的图像处理方法，它通过分离图像的光强和颜色信息来增强图像的对比度和细节。在多尺度Retinex算法中，图像被分解成多个尺度的细节，每个尺度对应不同的光照强度，然后进行逐层增强。然而，原始的多尺度Retinex算法可能无法有效地抑制背景噪声，且可能在增强图像时对某些区域过度处理，导致视觉效果不理想。 为了改善这些问题，作者引入了S曲线函数，这个S曲线不同于一般的sigmoid函数，其特征是具有S形状并且不对称。这种特殊的S曲线函数可以更好地控制图像的增强程度，同时减少噪声的影响。在实际应用中，改进的算法能够同时增强目标图像并抑制背景噪声，从而提高图像的对比度和整体质量，确保目标区域呈现出最佳的视觉效果。 实验结果显示，采用该改进算法处理煤矿井下的图像，不仅能够提升图像的清晰度和可分辨性，还能保持图像的自然感，这对于煤矿安全监控、故障检测等应用场景至关重要。该研究对于矿井图像处理技术的发展具有积极的推动作用，为后续的图像识别、模式识别和信息融合提供了更高质量的图像基础。 这篇论文介绍的改进多尺度Retinex算法通过创新性地应用S曲线函数，解决了传统算法在煤矿井下图像增强中的问题，提高了图像的处理效果，对于井下作业的安全性和效率有着显著的提升。这项工作对于未来在类似复杂环境下的图像处理研究具有重要的参考价值。