小波域Retinex算法改进图像去雾效果，降低光晕伪影

图像去雾的小波域Retinex算法（2014年）是一篇针对传统Retinex算法在图像去雾过程中存在的问题而提出的创新研究。Retinex算法原本是一种基于视觉感知原理的图像复原方法，用于增强图像质量，特别是处理低光照条件下的场景。然而，传统的Retinex算法在处理雾天图像时，容易产生光晕伪影（Halo artifacts）和边缘模糊，同时算法的复杂性也较高。 这篇论文的作者曹永妹和张尤赛针对这些问题，提出了一个将Retinex算法扩展至小波领域的解决方案。小波变换是一种数学工具，它能有效地捕捉图像的局部特征和结构信息，这对于雾天图像中的雾霾成分和景物细节具有重要意义。他们利用小波域中雾霾与景物细节的能量分布差异，通过Retinex原理区分并抑制雾霾部分，同时通过锐化处理来增强景物细节信息，从而减少雾霾对图像清晰度的影响，提升图像的细节表现。 在算法实现上，他们选择用双边滤波替代传统的高斯滤波。双边滤波能够更好地保留图像边缘信息，避免了高斯滤波带来的边缘模糊和光晕伪影。这种方法更加精确地处理了图像的局部空间关系，提高了去雾效果的精度和稳定性。 论文的实验结果显示，这个小波域Retinex算法在改善雾天图像的退化现象方面表现出色，显著提高了图像的清晰度和视觉质量。研究成果的关键词包括图像去雾、小波变换、Retinex算法和双边滤波，这些关键词反映了论文的核心技术和应用领域。 该论文通过对Retinex算法的创新应用，不仅解决了图像去雾过程中的常见问题，还展示了小波分析在图像处理中的潜力，为提高图像处理的精度和效率提供了新的思路和技术支持。这对于图像处理领域的科研人员和实际应用者来说，都具有重要的参考价值。