孙玲姣

湖北民族学院科技学院

基于Retinex理论的图像增强算法研究

孙玲姣

湖北民族学院科技学院

Retinex是一个构建在科学实验与分之上的图像增强算法，其本质是从图像中减去照射分量的影响来得到物体的反射分量，也就是得出物体原本的样子。文章首先分析了图像增强算法的概念，然后研究了全局及局部Retinex的算法和流程，以期对基于Retinex理论的图像增强算法有所借鉴。

Retinex 图像增强 全局特征 局部特征 算法分析

Retinex是一个构建在科学实验与分之上的图像增强算法，和其他的图像增强方法比较而言，Retinex算法有着锐化效果好、动态范围压缩大、颜色具恒常性、色彩保真度高等优点，在图像增强领域的应用前景非常广阔。

1 图像增强方法概述

图像增强为相对概念，其增强效果的优劣，不但和算法的优劣有某种关系之外，还和图像的数据特点有直接关系，并且因为评价图像质量的好坏常常靠观测者的主观判断而定，无通用的标准，故而增强技术基本为面向问题，增强方法仅可选择性的使用。现在图像增强方法可分为空间域处理与频域处理2类。

其中，所谓的空间域处理是在原图上直接运算数据，其又分局部运算和点运算2种，前者在像素点邻域的空间域进行，后者是对图像进行逐点运算，其处理能够为线性抑或非线性的；而所谓的频域处理一般是运用某种变换，把图像变至频域，运算图像的变化系数，也就是作一定的修正，继而利用逆变换获得增强的图像，主要有低通（用于消除噪音）和高通滤波（用于提升边缘和轮廓）。……