姜涛，王彩玲

(1.四川理工学院自动化与电子信息学院，四川自贡643000;2.西安石油大学计算机学院，西安710065)

0 引言

由于受光照变化等环境因素的影响，大多数图像采集设备所获取的数字图像和视频序列会有光照不均匀的背景，造成部分图像细节缺失，影响图像和视频在交通、公安刑侦和安防等领域的应用。如何充分利用已有的、背景不平衡的图像和视频，恢复出背景均衡且细节丰富的图像和视频，对于获取所需要的信息具有重要意义。

传统上采用灰度直方图均衡化方法[1]来提高图像的对比度，对图像像素灰度级的分布范围进行重新调整，使之均匀化或达到某种规定化，但不能针对不同的频率结构进行增强，而且有时会合并一些灰度值而丢失景物结构的细节信息，效果不甚理想。同态滤波法[2]和基于小波的多尺度均衡化方法[3]属于频域处理方法，虽然能够增强对比度或压缩图像动态范围，但如果滤波器参数选取的不合适，会造成部分像素的过度增强。

Land等提出了一个关于人眼视觉感知物体颜色和亮度的模型——Retinex理论[4－6]，其核心思想是人眼对景物中像素色彩的感受主要由与物体材料性质相关的反射函数决定，而不受光照度的影响，即颜色恒常性。因而可在光照不均匀的图像中某个像素点的周围，取1条或多条路径，通过求这些路径上像素的平均值来得到光照分量，然后将该像素点的灰度值与光照分量相除求得反射分量，达到消除光照影响的效果，但其算法复杂度较高。……