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基于Retinex图像增强算法研究与实现

作　者: 任斌
导　师: 汤杨
学　校: 南京理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: Retinex理论颜色恒常图像质量光晕去除
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 654次
引　用: 15次
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内容摘要

Retinex理论是一种基于人类视觉系统调节和感知物体颜色和亮度模型而提出的图像增强理论,其本质思想是从原始图像中估计出照射图像,然后用原始图像减去照射图像从而得到反应物体本质的反射图像,即图像中物体的本来面貌。Retinex图像增强方法可以有效地压缩图像的动态范围,使阴影处的图像细节更加突出,提高图像的对比度,有效保持图像色彩恒常性等优点。因此在图像增强领域中有着较为广泛的应用。本文亦将对此理论作深入的研究。本文实现了几种经典的基于迭代和基于中心环绕的Retinex图像增强方法,并在颜色恒常理论的基础上研究这几种Retinex图像增强方法,在实验过程中使用了图像质量评价的常用指标来衡量增强效果的优劣。并评价了这几种经典方法在提高图像质量,颜色保持及计算速度方面的优劣情况,分析了这几种增强方法共同的优缺点,以及各种不同方法在不同指标下的优劣。最后本文通过对几种经典Retinex图像增强方法的分析,详细说明并模拟了经典Retinex方法增强时光晕的产生,并提出一种消除光晕现象的Retinex增强方法。通过实验结果的分析比较,证实这种新的Retinex增强方法不仅可以提高图像质量,而且可以达到去除光晕伪影的目的。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-5
目录  5-8
图表目录  8-9
1 绪论  9-14
  1.1 论文的选题背景  9-10
  1.2 图像增强方法简介  10-12
    1.2.1 基于空域的图像增强方法  10-11
    1.2.2 基于频域的图像增强方法  11-12
  1.3 Retinex图像增强理论的研究现状及存在的问题  12-13
  1.4 本文的研究目的和结构安排  13-14
2 基于迭代的Retinex算法  14-29
  2.1 Retinex理论基础  14
  2.2 McCann’s Retinex算法  14-19
    2.2.1 数据的前期转换  15
    2.2.2 像素间的比较校正  15-16
    2.2.3 图像输出显示  16-17
    2.2.4 彩色图像的情况  17
    2.2.5 具体的算法流程  17-18
    2.2.6 McCann算法结果显示  18-19
  2.3 McCann99 Retinex算法  19-23
    2.3.1 McCann99算法执行的前提与初始化  19-20
    2.3.2 McCann99算法像素间的比较校正  20-21
    2.3.3 对 McCann99算法的改进  21-22
    2.3.4 改进后McCann99算法的具体流程  22
    2.3.5 McCann99算法增强结果  22-23
  2.4 在其他彩色空间的Retinex彩图增强  23-26
    2.4.1 HSI空间  23-24
    2.4.2 YUV空间  24
    2.4.3 在其他彩色空间的Retinex增强的具体流程  24-25
    2.4.4 在其他彩色模型下增强实验结果分析  25-26
  2.5 McCann算法与改进后McCann99算法的实验比较  26-28
  2.6 本章小结  28-29
3 基于中心环绕的Retinex算法  29-39
  3.1 单尺度的Retinex算法  29-32
    3.1.1 单尺度Retinex算法的基本形式和理论依据  29-30
    3.1.2 单尺度Retinex算法的具体流程  30-31
    3.1.3 尺度的选择对增强图像的影响  31-32
  3.2 多尺度的Retinex算法  32-34
    3.2.1 多尺度Retinex算法的基本形式  32-33
    3.2.2 多尺度Retinex算法的具体流程  33-34
  3.3 Retinex算法的实验结果与分析  34-38
  3.4 Retinex算法的缺陷  38
  3.5 本章小结  38-39
4 去除光晕的Retinex图像增强方法  39-56
  4.1 光晕的形成  39-40
  4.2 消除光晕的一些方法和对彩色信息的处理  40-42
    4.2.1 一些消除光晕现象的方法  40-41
    4.2.2 图像色彩的处理  41-42
  4.3 去除光晕的Retinex方法框架  42-43
  4.4 PCA方法原理  43-46
    4.4.1 PCA简介  43-44
    4.4.2 PCA的原理  44-46
  4.5 去除光晕的Retinex方法的详细流程  46-51
    4.5.1 整体色调的调整  46-47
    4.5.2 亮度图像在Retinex方法下的处理  47-49
    4.5.3 图像的边缘检测  49-50
    4.5.4 亮度图像的后期处理  50
    4.5.5 对色彩信息的处理  50-51
  4.6 方法计算复杂度的分析  51-53
    4.6.1 在对亮度图像计算时的处理  51-53
    4.6.2 在对色彩进行处理的效率  53
  4.7 实验结果对比分析  53-55
  4.8 本章小结  55-56
5 总结与展望  56-58
  5.1 全文总结  56-57
  5.2 展望  57-58
致谢  58-59
参考文献  59-61

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