多尺度Retinex彩色图像增强算法研究

多尺度Retinex彩色图像增强算法研究

作者：李君丽

来源：《软件导刊》2014年第09期

摘要摘 要：多尺度Retinex彩色图像增强算法（MSRCR）使用多个不同高斯函数分别与原图像进行卷积，仅使用一个参数来控制图像动态变化，对彩色图像各通道的最大值和最小值进行映射，以实现对图像的无色差调节，还原出更多图像细节。实验结果表明，该算法能明显提高图像对比度，在扩大图像动态范围的同时保留了图像原始色彩。 关键词关键词：多尺度Retinex；图像增强；高斯函数 DOIDOI：10.11907/rjdk.14318016 中图分类号：TP317.4

文献标识码：A 文章编号文章编号：16727800（2014）009015802 0 引言

目前，常见的彩色图像增强方法分为3种：真彩色增强、假彩色增强和伪彩色增强技术[1]。真彩色和假彩色增强是合成多幅灰度图像的过程，而伪彩色图像增强是对单幅灰度图像的处理，最终将其转换为彩色图像。除此之外，还有一种从生理学角度考虑的图像增强算法， 它是基于人类的视觉系统对色彩感知的特性而产生的， 被称为色彩恒常性理论。目前，最具有代表性的就是Land 的Retinex 理论[2]。本文利用图像增强空域法，针对由于外界环境所引起的对比度偏低，色彩失常等问题，采用基于带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法（Multi-Scale Retinex with Color Restoration，MSRCR）对图像进行处理，最终达到改善图像色彩恒常性、、保留图像原始色彩、改善提高图像对比度以及突显阴影和强光照下的细节等目的。 1 Retinex理论 1.1 单尺度Retinex理论

Land提出人眼对亮度和色度感知的视觉模型Retinex，其基本理论模型是把图像分为两部分，即亮度图像和反射图像，降低亮度图像对反射图像的影响，从而实现图像的增强[3，4]。Land的这一理论模型原理如图1所示。

可以看出，一幅图像可看作是由入射光形成的亮度图像和反射光形成的反射图像共同构成入射光照在反射物体上，通过反射物体的反射形成反射光进入人眼，从而形成人眼所看到的图像。最后形成的理想图像f（x，y），可表示为：

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图4是一组医学图像，图5是一组老照片，经本文方法处理后都有较为明显的改善效果。本文提出的改进方法同样可应用于交通等户外监控系统。 4 结语

通过以上实验及结果可知，本文提出的改进方法对一些因雾或光线等原因而导致的图像降质问题，能起到

较好的改善效果。但此方法也有不足，在处理对比度和亮度同时偏低的彩色图像时，易出现光晕现象，如图2原图处理后有轻微的光晕，如何快速有效地消除光晕是下一步研究的重点方向。

参考文献参考文献：

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