论文研究-基于Retinex理论的图像增强算法.pdf

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这种增强算法首先依据像素的R,G,B分量将输入的彩色图像被分解成为三幅图像,代表场景中波长不同(长波、中波和短波)的反射光的强度;分别计算长波、中波和短波波段内像素间的相对明暗关系,进而确定每个像素的色彩。最后,将Retinex色度空间内的色彩线性映射到RGB空间,获得经过增强的图像。通过这种方法所获得的图像具有色彩逼真度、动态范围大的特点。计算机仿真结果表明运用这种方法进行图像处理可以获得非常好的处理效果。
第2期 李学明:基亍 Reine理论的图像增强算法 237 理,得到三个波段内的明暗关系。根据 Retine理论,图像在三强抆术在修正偏色、还原物体色彩方面具有比较明显的优势。 个波段内的明暗值决定了某个点的色彩,这同传统色彩理论中 某个点的色彩值山它的RGB分量统一决定的原理非常类似。 为了在现有的设备上展示处理的结果,通常我们需要将三 个波段内的各明暗关系转换为可以显示或打印的RGB值,这 种转换可以采用线性映射或查表的方法来实现。假定勾个波 a)原始图像 (b)文使用的方法 段内的明暗值用8比特来表示,最亮的部分用255表示,最暗 的部分用0表小,我们采用下面的线性生映射关系实现转换 如gmi= ightnessillil-mnx255 max 其中,min表示在某个波段内明暗值的最小值,而mX则表示 该波段内的最大值。ndL[i[j表示长波波段的明暗值经 (c) P hotosho直方图衡方法 过线性映射后的结果。 图2图像增强示例(还原色彩) 对于每个波段我们采用了独立线性映射的方法,即:在每3结论 个波段内,找出各自的min,m值,然后再利用式(6)作线性 映射。通过这种转换,我们可以得到经过增强并可在现有设备 Retinex是一种建立在科学实验和科学分析基础上的理 上显示的图像 论。它认为:眼对物体色彩的感觉取决于物体对长波、屮波 和短波光线反射能力的相对关系,当人眼接收到呆个位置上的 2仿真结果 反射光后,需要同该位置周围的反射光相可比较,判断出它们 在反射能力上的差别,进而根据三个波段内反射能力的不同来 图1给出了利用上述算法实现图像增强的计算机仿真结 确定当前位置的色彩。 果。由于场景屮不同部分的光照条件不同,有的区域光照比较 本文依据 Retinex的色彩理论提出了一种新的图像増强算 强,有的区域则光照比较弱。这使得原始图像中有些区域亮度法。该算法假定彩色图像的RGB分量图像分别代表了现 非常低,无法看清这些区域内的细节。光源的非均匀性对图像场景对长波、中泼和短波的发射能力的差异,在此基础上经过 主观感觉产生了非常明显的影响。采用本文所述的方法处理计算相邻像素的比值、对比值取对数、复位以及多次送代几个 后,隐藏在低照度区城的细节均变得清晰可见,且图像中人物 步骤荻得场景中的各像素间的相对明暗关系,最后冉对这种相 的肤色也比较逼真。 对明暗关系进行线性映射,得到增强图像。仿真测试结果表 为了比较基」 Reti nex理论的图像增强技术和普通的图像 明,这种方法具有非常明显的图像增强效果。当然,这种方 增强技术的差别,图1还给出了利用 Photoshop直方图均街算运算量比较人,需要在实际应用中进一步优化和完善。 法处理的结果。从图1可以看出, Photoshφ处理过的图像整 体亮度偏高,在突出了低亮度区域的细节后,原本高亮度区域参考文献 内的细节则由于亮度的提高而变得不可见,这部分区域的对比 [1] dwin H Land. The Retinex Theory of Color Vision[ J]. ScientifiC A meri can,1977,237:108-128 度不但没有提高,反而明显下降。也航是说,传统的增强方沄 [2] Edwin H Land. An Alternative Technique far the Computation of the 在收蓍低亮度区域的细节的同吋会降低高亮度区域内的细节 Designator in the Retinex Theory of Color Vision[ C]. USA: Proc. of 此外,传统处理方法的色彩失真也较大。 the Naional Academy of Science, 1986.3078-3080 [3 D]Jason, Z Rahman, G a Woodell. Proper a Center/Surround Retinex[ J]. IEEE Transactions on Image Proces- sng19976(3):451-462. [4] D H Brainard, B A Wandell. analysis of the reti nex theory of color Vision[ J] Journal of the Optical Society of Ameri ca, 1986, 3(10) 1651-1661 (a)原始图像(b) Photoshop (C)本文使川的方泫5] d] Jobson, rAhman, Ga Woodell. Retinex Image Processing:Im 自方图均蘅方法 proved Fidelity to Direct Visua Observation[ C. Scottsdale, Usa 图1图像增强示例一(突出图像细节) Proceedings of is&T/sId 4th Color Imaging Conference: Color 图2给出了利用上述算法实现图像增强的另一个例了。 Science, systems and Applications, 1996. 124-1 原始图像山于光源中有比较多的蓝色成分,因此图像总体上偏 [6 B Funt, K Barnard, e a/. Lumi nance-Based Multi-Scale Reine[ C] Kyoto, Japan: Proceedings of AIC Color 97, 1997.330-333 蓝,儿乎看不到场景的其他色彩信息。利用本文提出的算法处 [7 Z Rahmen, d J Jobson, G a Woodell. Multi-scale Retinex for color 理后,不仅以前隐藏在低照度区域内的细节也变得清晰可见 Image Enhancement[ C]. Lausanne, Switzerland Proceedings of In 而且场景中原有的黄色、褐色等色彩信息也得到了极大的还 termainal Conference on Image Processing, 1996. 1003-1006 原,色彩逼真度大幅度提高 [8 Funt Bv, E al. Retinex in MATLAB[ C]. Scottsdale, USA: Prmc. of 采用Phth直方图均衡方法虽然也提高了图像的对比 IS&T /SID Eighth Color Imaging Conference, 2000. 112-121 度,但效果显然不如本文所用的算法明显,虽然这种方法也在 作者简介 定程度上恢复了场景中的色彩信息,但没有从根本上改变图像李学明,男,副教授,博土,主要研究方向为图像处理、视频编码与传输、 整体上的颜色偏差。这说明本文提出的基于 Retine的图像增计算机网络和数据通信。

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