多尺度Retinex截断区间对图像质量影响的分析

研究了多尺度Retinex算法对曝光量不足的彩色图像增强处理的结果。改进型多尺度Retinex算法是使用多尺度Retinex增强后在亮度平均值附近以k倍标准差进行截取、拉伸。采用亮度与对比度乘积、图像信息熵等2个判据,实验结果表明在亮度平均值附近k=1倍标准差进行截取后再拉伸得到的图像其2个判据的值都较大,图像最佳。     

基于色调恒定的MSR图像增强算法

由于多尺度Retinex算法增强后图像存在细节信息减弱和颜色失真等不足,本文提出了一种色调恒定的图像增强算法.在原图像中去掉用多尺度高斯函数估计的光照分量,结合参量自适应的非线性函数调整亮度,依据色调恒定的理论保持增强后图像的颜色.与多尺度Retinex比较的实验结果表明,本文算法更有效,增强后的图像不仅细节清晰,而且...     

基于色调恒定的MSR图像增强算法

由于多尺度Retinex算法增强后图像存在细节信息减弱和颜色失真等不足,本文提出了一种色调恒定的图像增强算法.在原图像中去掉用多尺度高斯函数估计的光照分量,结合参量自适应的非线性函数调整亮度,依据色调恒定的理论保持增强后图像的颜色.与多尺度Retinex比较的实验结果表明,本文算法更有效,增强后的图像不仅细节清晰,而且色彩自然、不失真且运行速度快.     

彩色遥感图像去薄云新方法

提出一种基于改进型多尺度Retinex彩色图像的增强方法，以实现彩色遥感图像去薄云的新方法。采用改进型Retinex算法增强后的图像突出了黑暗区域的信息，但是云在遥感图像中出现在较亮区域时，一般来讲Retinex不能直接实现去云。如果将有云的遥感图像取补色，则原来亮的区域就变成了暗的区域。该文利用改进后的多尺度Retinex算法对这个区域实现增强，将黑暗的区域呈现出层次感，再将增强后的图像取补色，突出了原图像中亮区域的层次感，从而达到去除薄云的目的。实验结果表明:该方法去薄云效果良好。     

基于明度分量的Retinex-Net图像增强改进方法

当人们在低照度光照条件下拍摄图像时,图像通常会受到低可见度的影响.这种低可见度的图像不仅影响视觉效果而且对后续的使用造成诸多困难.为了解决低照度条件下图像可见度差,色彩偏差等问题,本文提出了一种改进的Retinex网络增强方法.该方法首先对低照度RGB图像进行HSV色彩空间变换,利用Retinex分解网络单独对明度分量进行分解增强,并通过上采样操作增大明度分量的分辨率.然后对色相分量和饱和度分量,运用最近邻点插值增大其分辨率,结合增强的明度分量转换回RGB色彩空间,得到初始增强图像.最后采用小波变换图像融合技术,与原始低照度图像进行融合,消除初始增强图像中的过度增强部分.实验结果分析表明,本文所提方法与原始Retinex网络方法相比,NIQE值平均下降了19.49%,图像标准差平均提升了41.35%.本文所提算法有望在安防监控、生物医学等领域得到有效应用.     

一种基于单尺度Retinex的雾天降质图像增强新算法

雾图增强是智能管理系统的一个组成部分,在交通管理系统、公路收费站、轮船、飞机场等场合有着广泛的应用场景。比较了对数函数、双曲正切函数、反双曲正切函数对雾天降质图像亮度分量的调节能力,证明双曲正切函数具有比对数函数更宽的亮度调节能力。在此基础上提出一种基于单尺度Retinex的雾天图像增强方法。该算法首先把图像从RGB彩色空间转换到HSV空间,保持色调分量不变,采用中心可自适应调节的双曲正切函数增强图像的全局亮度,局部细节非线性变换处理进一步提高图像的局部对比度,运用线性拉伸对饱和度进行调整,实现颜色补偿。实验结果表明该方法去雾效果显著,且颜色自然。实验还结合方差、熵和算法运算时间等参数,对该算法与多尺度Retinex算法作比较,验证了该算法在图像对比度、细节增强方面的优越性,且算法速度快,具有应用于实时图像处理的能力。     

基于多尺度Retinex的非下采样Contourlet域图像增强

针对部分遥感图像和高光谱图像中存在的对比度不足、整体偏暗等问题,提出了一种基于多尺度Retinex(MSR)和混沌小生境粒子群优化(NCPSO)的非下采样Contourlet变换(NSCT)域图像增强方法,用于改善图像质量。对图像进行NSCT分解,得到一个低频分量和多个不同方向的高频分量;在低频分量上进行混合灰度函数的多尺度Retinex增强;同时利用非线性增益函数调整高频分量系数,将兼顾对比度和信息熵的定量综合评价函数作为NCPSO的适应度,寻找非线性增益函数所涉及的最优参数。大量实验结果表明,与双向直方图均衡方法、NSCT方法、多尺度Retinex方法、平稳小波变换和Retinex方法等4种增强方法相比,提出的方法能更有效地提高图像的对比度和信息熵,增强图像的整体视觉效果。     

基于Retinex彩色图像增强及其闭合区域提取的研究

提出了一种基于Retinex和闭合边缘提取的新方法.这一方法对于彩色遥感图像中存在的阴影区域得到了增强.首先将彩色遥感图像利用小尺度Retinex进行增强,再利用边缘检测的结果,编制程序提取原图像中阴影的区域,将用小尺度Retinex增强的图像中相应的像素替代原图像中阴影的区域.在实施闭合边缘提取过程中,提出了真断点与准断点判别法、“蝌蚪”状尾巴回退消除法等,确保所需要的闭合区域的提取.这一方法对于遥感图像中地物的半自动提取方面有着重要意义.     

基于Retinex理论与概率非局部均值的红外图像增强方法

针对传统红外图像增强算法中细节模糊及过度增强的问题,提出了一种基于Retinex理论与概率非局部均值相结合的红外图像增强方法.首先通过单尺度Retinex方法调整图像中过暗与过亮部分的灰度级;然后利用概率非局部均值对图像进行分解处理得到基本层与细节层,对基本层采用直方图均衡化拉伸对比度,对细节层采用非线性函数进行增强;最后,将不同层次的结果融合得到对比度与细节增强的红外图像.用该方法对多组不同场景的红外图像进行仿真实验,并将其与多种增强方法进行主、客观对比分析,结果表明所提方法在红外图像的细节及对比度增强方面都获得了更好的效果.     

融合暗通道先验和MSRCR的分块调节图像增强算法

针对雾霾天气图像中雾霾浓度分布不均以及色彩失衡等问题,提出一种将暗通道先验算法与带色彩恢复因子的多尺度Retinex算法相结合的分块调节图像增强算法.对大气散射模型以Retinex图像模型中的尺度进行线性映射,得到一个同时具有大气散射模型中的透射率和大气光照值以及Retinex图像模型中入射图像的多参数新模型.根据模型获取去除大气散射图的新原图,并利用不同尺度的引导滤波计算获得整幅图像的入射图像,再结合大气散射光图以及色彩恢复因子得到最终的高频细节图.针对图像中雾霾浓度分布不均的情况将整图划分为多个区域小块,用融合后的算法计算每个区域小块的动态截断值,根据不同的动态截断值可以对整幅图像的高频细节进行动态调整,从而得到多幅局部最优图像,将得到的图像进行像素级等权融合,最后可得到保证各局部细节的最优图像.将本文算法与现有算法在主观视觉和客观评价两方面进行了实验对比,结果表明,该方法可以有效解决图像雾气不均匀以及色彩失衡等问题,明显提高了去雾后图片的质量.     

Application of image enhancement method for digital images based on Retinex theory

The image enhancement and implementation of the methods for the digital image enhancement were studied. The characteristics of different image enhancement methods, including contrast enhancement, linear transformation, piecewise linear transformation, grayscale slice transformation and Retinex clearing algorithms were analyzed in detail. Retinex enhancement algorithms were studied and the implementation process for the Retinex algorithm is given. Finally, an example of image enhancement using the multi scale Retinex algorithm (MSR) is achieved. It is shown that MSR can realize the image color constancy, local dynamic range compression, color enhancement and the overall dynamic range compression under certain circumstances.     

Multi-scale retinex improvement for nighttime image enhancement

We propose a retinex improvement for nighttime image enhancement. Retinex is often used on images under non-uniform illumination in terms of either color or lightness and has satisfactory results to achieve color constancy and dynamic range compression. Few studies focus retinex on nighttime images, especially those under extreme conditions (i.e., images with over-lighted or extremely under-lighted areas or with noise speckles), on which retinex operation can perform badly. Original multi-scale retinex (MSR) is extremely sensitive to noise speckles that cameras produce in low light areas, and it has unsatisfactory effect on areas with normal or intensive illumination. Moreover, original MSR uses a gain-offset method for prior-to-display treatment and can lead to apparent data loss on nighttime images. This paper replaces the logarithm function in MSR with a customized sigmoid function to minimize data loss, and adapts MSR to nighttime images by merging results from sigmoid-MSR with original images. Experiments show our framework, when applied to nighttime images, can preserve areas with normal or intensive lighting and suppress noise speckles in extreme low light areas.     

基于YCbCr颜色空间的Retinex低照度图像增强方法研究

针对Retinex理论的低照度图像增强算法中光照图像估计问题,提出一种基于YCbCr颜色空间的低照度图像增强方法.该方法将原始低照度图像从RGB(Red Green Blue)颜色空间转换到YCbCr颜色空间,提取该空间中Y分量构建为原始光照图像分量L1(x,y),并对L1(x,y)进行Gamma校正得到增强的光照图像分量L2(x,y),经Retinex模型得到增强图像R(x,y),采用多尺度细节增强方法对图像R(x,y)进行细节增强,得到最终增强图像Re(x,y).实验结果表明,所提方法不仅能有效提升亮度,避免亮度和色彩失真,增强了图像的细节信息并获得了更好的视觉效果,而且运行速度快.     

修正Retinex照射反射模型的彩色图像增强

介绍了修正Retinex照射反射模型的彩色图像增强方法,引入了非线性变换函数修正彩色图像的照射分量和反射分量。由于全局对比度增强函数能够拉伸图像的照射分量,所以改善了全局视觉效果。非线性S型函数对较大和较小的反射分量值改变较小,对中间值改变较大,从而改善了图像的局部对比度。在RGB彩色空间和其他色度亮度彩色空间中的处理结果都没有出现彩色失真的现象。     

图像增强算法综述

图像增强算法能够提高图像整体和局部的对比度,突出图像的细节信息,使增强后的图像更符合人眼的视觉特性且易于机器识别,在军事和民用领域具有广泛的应用。本文从图像增强算法的原理出发,归纳总结了近年来应用比较广泛的4类图像增强算法及其改进算法,包括直方图均衡图像增强算法、小波变换图像增强算法、偏微分方程图像增强算法和基于Retinex理论的图像增强算法。结合人眼视觉特性、噪声抑制、亮度保持和信息熵最大化等图像增强的改进算法,在保证增强图像具有较高对比度的前提下,可进一步提升图像的质量。实现了9种较为典型的图像增强算法,采用主观和客观的评价方法对增强效果进行了对比,分析了不同增强算法的优缺点,并给出了这些算法的计算时间。对这些算法的深入研究能够推动图像增强技术向更高水平发展,从而使图像增强技术在多个学科领域发挥重要作用。     

Retinex-Based Fast Algorithm for Low-Light Image Enhancement

We proposed the Retinex-based fast algorithm (RBFA) to achieve low-light image enhancement in this paper, which can restore information that is covered by low illuminance. The proposed algorithm consists of the following parts. Firstly, we convert the low-light image from the RGB (red, green, blue) color space to the HSV (hue, saturation, value) color space and use the linear function to stretch the original gray level dynamic range of the V component. Then, we estimate the illumination image via adaptive gamma correction and use the Retinex model to achieve the brightness enhancement. After that, we further stretch the gray level dynamic range to avoid low image contrast. Finally, we design another mapping function to achieve color saturation correction and convert the enhanced image from the HSV color space to the RGB color space after which we can obtain the clear image. The experimental results show that the enhanced images with the proposed method have better qualitative and quantitative evaluations and lower computational complexity than other state-of-the-art methods.