基于Retinex算法的彩色圖像增強研究.pdf

1、圖像增強的主要目的是對圖像的視覺效果通過技術(shù)方面的處理使之得到改善，針對給定的一幅圖像的具體應用場景和實用目標，有目的并且有針對性的對圖像的整體架構(gòu)或局部細節(jié)方面的特性進行處理，擴大圖像在不同場景中所存在的信息內(nèi)容的差別，去除圖像中不需要增強處理的次要信息，經(jīng)過增強技術(shù)加工過的圖像可以很好的表現(xiàn)出有用信息，豐富其所包含的細節(jié)，加強對圖像的辨別以及識別效果，根據(jù)不同需求選用合適的增強方法。隨著目前圖像獲取設(shè)備在技術(shù)方面的升級和完善，人類所

2、獲得的圖像資源數(shù)量正在以無法估量的規(guī)模日益增多。但拍攝獲取圖像的環(huán)境往往受到限制，使獲得的圖片在很多方面都不盡如人意。例如，在光照不夠充足、圖像場景較大或由于天氣的原因使得我們所獲取的圖片不能夠符合實際的應用目的。本文所研究的Retinex算法在解決上述問題中取得了相對較好的效果，在理論和實際應用方面也有重要意義。
　　 Retinex理論的主要思路可以這樣描述，即當人類想要獲取圖片中的某個像素點所包含的色彩信息以及亮度分量信息

3、的時候，會對所接收到的信息加以理解。對該像素點的判別除了和人眼所感知到的物體光線有關(guān)之外，還和圖像像素點的領(lǐng)域所包含的色彩信息以及光照分量信息有著密切的聯(lián)系。其本質(zhì)是將原始圖像分為入射圖像和反射圖像，通過去掉入射圖像的方法來避免光照不均的產(chǎn)生，還原出圖像的本來面貌。Retinex算法具有色調(diào)再現(xiàn)，保持顏色恒常性和增強動態(tài)范圍壓縮等特點。
　　 本文在深入研究Retinex理論的的基礎(chǔ)上，給出了基于亮度劃分的多尺度Retinex增

4、強算法。算法主要分為三個步驟，首先引入更適合人眼觀察物體的HSI色彩空間，此模型可以有效的將亮度信息和色度信息分開，該過程僅提取圖像的亮度信息，避免了運算過程中對圖像的色彩和飽和度的影響，很好的還原了圖像的色度信息。然后引入對數(shù)圖像處理模型(LIP)，在這個過程中可以根據(jù)圖像的不同亮度值將給定圖像的亮度劃分為不同區(qū)域。最后針對不同的亮度區(qū)域按不同尺度參數(shù)的Retinex進行增強處理，在這個過程中，主要按面積因子融合不同尺度去增強各子圖的