基于稀疏表示的Retinex圖像增強(qiáng)算法研究.pdf

1、圖像增強(qiáng)是圖像處理的重要環(huán)節(jié)，其目的對圖像進(jìn)行加工，按照特定的要求改進(jìn)圖像視覺效果或者增強(qiáng)其中一類信息，突出感興趣的信息或抑制不感興趣的信息，得到一個效果更好的增強(qiáng)圖像。其中，降質(zhì)圖像增強(qiáng)應(yīng)用最為廣泛，而由于惡劣環(huán)境導(dǎo)致的降質(zhì)圖像由于其成因的復(fù)雜性，特殊性，目前關(guān)于降質(zhì)圖像增強(qiáng)的研究都具有一定的局限性，亟需得到改進(jìn)和加強(qiáng)。因此，本文針對惡劣環(huán)境，包括天氣、光照、噪聲等原因引起的降質(zhì)圖像的機(jī)理，基于變分框架的Retinex算法，進(jìn)行降質(zhì)圖

2、像增強(qiáng)的研究。
　　本文首先介紹了圖像增強(qiáng)的原理，并對其中基于Retinex算法的圖像增強(qiáng)方法進(jìn)行了比較，分析其優(yōu)缺點(diǎn)。以基于變分框架的Retinex算法為基礎(chǔ)進(jìn)行研究。針對其對反射分量的先驗(yàn)知識運(yùn)用不足，提出了使用稀疏表示理論改進(jìn)的方法。稀疏表示理論中K-SVD算法對分段定常性質(zhì)還原性較好的，但是由于字典更新運(yùn)算量過大導(dǎo)致運(yùn)算速度緩慢，因此采用批量正交匹配算法，在字典更新過程中只針對更新列進(jìn)行計算，大大減少運(yùn)算量并提升了運(yùn)算速度