基于变分框架的Retinex图像增强方法研究

【摘要】随着计算机技术和图像处理技术的迅速发展,基于图像/视频的工作系统目前已经渗透到各行各业之中,例如目标识别、自动导航、智能监控、地形勘测、自动驾驶和民用拍摄等领域,在国民经济和社会发展中发挥了不可忽视的作用。然而在图像获取的过程中,经常会因为各种因素导致图像质量降低,严重影响图像中有效信息的提取。利用增强的方法,通过对降质图像进行后续的处理,提高图像的质量,增强图像中的细节信息,可以提高图像中有效信息的提取,提升基于图像/视频的工作系统的性能。因此,深入研究图像增强的方法,具有重要的理论与实际应用价值。Retinex理论是由美国物理学家E.land提出,并通过国内外学者不断地研究,所发展起来的一种图像增强理论体系。本文主要在变分框架下基于Retinex理论进行图像增强方法的研究,主要研究成果和内容如下：1.本文根据图像自身的先验信息,在变分框架下构造出一种新的目标函数,并采用交替优化的算法求解目标函数。不同于传统变分框架下Reitnex增强算法,本文所提出的方法可以同时获得光照图像和反射率图像。通过实验比较,本文所提出的算法在对图像所包含的原始信息(例如图像的边缘信息和颜色信息)恢复方面要明显优于目前现有的方法。2.本文基于图像融合的思想提出了一种光照调整的方法,并将调整后的光照和估计出的反射率图像相乘,在保证图像中的细节得到增强的同时,可以很好地保持增强后图像的自然性和对比度,有效地提高人眼的主观视觉效果。3.本文所提出的算法具有较强的泛化能力,可用于多种不同类型的图像增强,例如低照度图像增强、高动态图像压缩、色调映射、图像颜色恒常、非均匀光照图像增强以及水下图像增强等,相关仿真实验证实本文所提方法对上述类型的图像具有一定的通用性。
【作者】傅雪阳；
【导师】丁兴号；
【作者基本信息】厦门大学，电子与通信工程，2014，硕士
【关键词】图像增强；Retinex理论；变分框架；

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