计算机视觉
图像处理

Retinex算法详解

Retinex是一种常用的建立在科学实验和科学分析基础上的图像增强方法,它是Edwin.H.Land于1963年提出的。就跟Matlab是由Matrix和Laboratory合成的一样,Retinex也是由两个单词合成的一个词语,他们分别是retina 和cortex,即:视网膜和皮层。Land的retinex模式是建立在以下三个假设之上的:

(1)真实世界是无颜色的,我们所感知的颜色是光与物质的相互作用的结果。我们见到的水是无色的,但是水膜—肥皂膜却是显现五彩缤纷,那是薄膜表面光干涉的结果。

(2)每一颜色区域由给定波长的红、绿、蓝三原色构成的;

(3)三原色决定了每个单位区域的颜色。

Retinex理论的基础理论是物体的颜色是由物体对长波(红色)、中波(绿色)、短波(蓝色)光线的反射能力来决定的,而不是由反射光强度的绝对值来决定的,物体的色彩不受光照非均匀性的影响,具有一致性,即retinex是以色感一致性(颜色恒常性)为基础的。不同于传统的线性、非线性的只能增强图像某一类特征的方法,Retinex可以在动态范围压缩、边缘增强和颜色恒常三个方面打到平衡,因此可以对各种不同类型的图像进行自适应的增强。

40多年来,研究人员模仿人类视觉系统发展了Retinex算法,从单尺度Retinex算法改进成多尺度加权平均的Retinex算法,再发展成彩色恢复多尺度Retinex算法。

一、单尺度SSR(Single Scale Retinex)

一幅给定的图像S(x,y)可以分解为两个不同的图像:反射图像R(x,y)和亮度图像(也有人称之为入射图像)L(x,y),其原理如下图所示:

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