基于Retinex理论的图像增强方法（2009年）

简介：
本研究基于Retinix理论提出了一种新颖的图像增强算法，旨在提升图像在低光照条件下的视觉效果和细节表现。该方法通过改进反射与照明分离技术，有效解决了图像对比度不足的问题，并保持了色彩的真实性。实验结果表明，相较于传统方法，此算法在多种测试集上表现出更高的性能，为计算机视觉领域的图像预处理提供了新的思路。 为了克服传统增强算法功能单一且适用范围有限的问题，本段落提出了一种基于Retinex理论的图像增强方法。该方法在对数域内使用高斯卷积函数来估计亮度图像的对数形式，并通过已知图像的对数形式减去亮度图像的对数形式，以获取不受光照条件影响的真实景物反射图像的对数表示。最后，通过对数逆运算得到最终的反射图像，从而实现有效的图像增强。 实验结果表明，基于Retinex理论的方法不仅能够保持颜色的一致性，并且在动态范围压缩和边缘增强之间达到了良好的平衡点，克服了传统算法中的不足之处。经该方法处理后的图像细节更加丰富、轮廓更为清晰，视觉效果显著提升。