Retinex算法：優(yōu)化圖像質(zhì)量的利器

Retinex 這個(gè)詞由 Retina 和 Cortex 兩個(gè)單詞組成。在 Retinex 理論中，物體的顏色是由物體對(duì)長(zhǎng)波、中波和短波光線的反射能力決定的，而不是由反射光強(qiáng)度的絕對(duì)值決定的，并且物體的色彩不受光照非均性的影響，具有一致性。

圖(1)  分解原理圖

Retinex算法的原理基于對(duì)圖像亮度分布的分析和調(diào)整，旨在模擬人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)光照變化的適應(yīng)能力，從而改善圖像的亮度、對(duì)比度和色彩平衡。

具體來(lái)說(shuō)，Retinex算法包含兩個(gè)關(guān)鍵步驟：多尺度分解和亮度歸一化。

u  多尺度分解：

Retinex算法首先將原始圖像分解為多個(gè)不同尺度的圖像。這種分解通常采用高斯金字塔或拉普拉斯金字塔等方法。高斯金字塔是通過(guò)連續(xù)多次對(duì)圖像進(jìn)行高斯濾波和降采樣得到，每次濾波都會(huì)減少圖像的高頻信息，同時(shí)保留低頻信息。最后將多次的處理結(jié)果進(jìn)行加權(quán)取值。

MSR (Multi-Scale Retinex)，即多尺度視網(wǎng)膜算法公式如下所示：

        (1)

                        (2) 

其中n是尺度的數(shù)量，σ=｛σ₁, σ₂,…,σ_n｝是高斯模糊系數(shù)的向量，w_i是與第i尺度相關(guān)的權(quán)重，其中w₁+w₂+…+w_n=1。

        原始圖像                                  MSR算法處理效果

從上面兩張圖像的對(duì)比中可以看出MSR算法能夠達(dá)到增強(qiáng)的目的。

u  亮度歸一化：

在不同尺度上，Retinex算法對(duì)每個(gè)分解圖像進(jìn)行亮度歸一化處理。這一步旨在恢復(fù)圖像的細(xì)節(jié)信息并校正光照不均勻的影響。常用的歸一化方法有多尺度Retinex算法（MSR），該算法通過(guò)對(duì)每個(gè)尺度的圖像進(jìn)行亮度歸一化，使得圖像的亮度范圍在不同尺度上達(dá)到均衡的。

通過(guò)Retinex算法處理可以使得圖像更加清晰、細(xì)節(jié)更加豐富，同時(shí)減少光照不均勻帶來(lái)的影響。這使得Retinex算法在圖像增強(qiáng)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用潛力。

MSRCR算法處理效果

從MSRCR算法效果圖與MSR算法對(duì)比，可以看出MSRCR算法處理后的圖像更加清晰，色彩飽和度更高，細(xì)節(jié)也更豐富。

Retinex算法在圖像處理方面的主要作用：

1) 光照不均勻圖像的抑制：Retinex算法能夠處理由于光照不均勻?qū)е碌膱D像局部過(guò)亮或過(guò)暗的問(wèn)題，通過(guò)分離圖像的照度分量和反射分量，可以對(duì)圖像進(jìn)行亮度和對(duì)比度的調(diào)整，以改善圖像的整體視覺(jué)效果。

2) 圖像亮度增強(qiáng)：細(xì)節(jié)的保護(hù)，色彩的保護(hù)，自然度的恢復(fù)：利用Retinex算法，可以增強(qiáng)圖像的亮度，同時(shí)保護(hù)圖像的細(xì)節(jié)和色彩，并恢復(fù)圖像的自然度。

3) 圖像去噪：Retinex算法可以應(yīng)用于圖像去噪，特別是對(duì)于由光照不均或相機(jī)傳感器噪聲引起的圖像問(wèn)題。通過(guò)將噪聲留在反射分量中，然后對(duì)反射分量進(jìn)行去噪處理，可以有效地去除噪聲。

4) 細(xì)節(jié)提?。?/span>類(lèi)似于Canny邊緣提取，Retinex算法也可以用于圖像的細(xì)節(jié)提取。通過(guò)對(duì)反射分量的處理，可以突出圖像的邊緣和細(xì)節(jié)部分。

5) 圖像結(jié)構(gòu)和紋理的單部分獲?。?/span>通過(guò)處理圖像的照度分量和反射分量，Retinex算法可以用于獲取圖像的結(jié)構(gòu)和紋理信息。這對(duì)于后續(xù)的圖像分析、分割、識(shí)別等任務(wù)非常有用。