对多尺度Retinex算法进行分析和优化。

简介：
在传统的Retinex算法中，通常的做法是从图像中彻底移除亮度信息，并利用反射分量来进行图像增强。然而，由于真实场景的光照变化往往是不均匀的，这导致了最终增强图像的视觉效果显得不够协调和统一。为了解决这一问题，我们提出了一种改进的Retinex算法，其核心在于对亮度分量进行二次处理，从而生成一个平滑且均匀的亮度图，并将其补偿回反射分量，最终显著提升图像增强的效果。此外，为了降低计算复杂度，该算法采用均值模版替代传统的加权高斯模版；同时，通过引入拉普拉斯算子，有效地融入了图像边缘的细节特征。实验结果表明，通过对低对比度和低亮度的X光射线图像进行处理，改进后的Retinex方法在性能上优于各种其他类型的增强算法。定性和定量分析结果充分验证了该改进算法的实用性和有效性。