基于Retinex理論的圖像增強算法的研究

吳振中

（四川大學計算機學院，成都　610065）

基于Retinex理論的圖像增強算法的研究

吳振中

（四川大學計算機學院，成都610065）

提出一種基于Retinex理論的圖像增強算法，并對該算法進行深入的研究，再此基礎上提出基于改進的Retinex算法，對其實現步驟進行詳細的分析，并在MATLAB環境下實現所提出的算法，并與其他一些圖像增強的算法進行比較，得出該算法的穩定性與高效性。

圖像增強；穩定性

1　基于Retinex理論圖像增強技術的提出

圖像增強技術作為圖形處理領域中一個十分重要的技術，主要用于按特定的需要增強圖像中的某些信息，減弱或者去除圖像中的某些不必要的信息，以改善圖像的視覺效果，使圖像變得更清晰或更加符合人的視覺和計算機系統的識別，滿足某些特定分析的需要。圖像增強技術經過多年的發展，涌現出了大量的研究成果，形成了許多較為經典的圖像增強算法，主要有基于空域處理的方法和基于頻域處理的方法，基于空域的圖像增強算法直接對直接對圖像的灰度級進行計算，如基于直方圖均值化的圖像增強技術，基于局部直方圖的圖像增強，基于全局直方圖處理的圖像增強，基于頻域處理的方法則有所不同，它是基于在圖像中的某種變換域內對圖像的系數值進行校正，比較常用的如傅里葉變換、小波變換等，是一種間接增強的算法，而本文則是對圖像增強算法中的一種比較常用的基于Retinex的方法進行深入研究，借助于MATLAB編程思想與編程軟件對Retinex理論實現技術進行詳細的論述，并在此基礎上實現了改進的Retinex的算法，達到了很好的圖像增強效果。

2　Retinex理論簡介

Retinex算法是由Edwin Land在1963年提出的，其主要內容是關于色彩恒常性理論，Retinex是一個合成詞，它的構成是retina（視網膜）+cortex（皮層）組成，Land的Retinex模型是建立在三個假設之上，其一為真實的世界是沒有任何顏色的，我們之所以能感覺到物體的顏色是因為光和物質相互作用的結果，其二為每一個顏色區域都是由一系列給定波長的紅綠藍三原色構成的，其三為每一個單位區域的顏色都是有三原色決定的。

圖1　

根據Retinex理論，物體的顏色是由物體對于長波、中波、短波光線的反射能力決定的，而不是由反射光強度的絕對值決定的，物體表面的色彩不會受到光照非均勻性的影響，具有高度的一致性，因此我們可以得到，如下圖所示：對于一幅給定的圖像S（x，y），可以分解成兩個不同的圖像，分別為反射圖像R（x，y）和亮度圖像（有時也可以稱之為入射圖像）L（x，y），圖像可以看成是由入射圖像和反射圖像構成，當一束光線照射到物體表面上，通過物體的反射形成的反射光進入人的眼睛，就形成了人所看到的圖像，其用數學公式表示為：

其中L（x，y）表示入射光的圖像，它直接決定了圖像中的各個像素所能達到的動態范圍，R（x，y）表示物體反射性質的圖像，即表示物體的所有內在的屬性，S（x，y）表示人的眼睛所能接收到的反射光圖像，Retinex理論的實質在于從圖像S中獲取物體的反射性質L，拋開入射光的性質來獲取物體的本來面貌，即從物體的原始圖像中估計出物體的照射圖像，然后再用物體的原始圖像減去物體的照射圖像從而可以得到反映物體本質屬性的反射圖像，Retinex算法可以在灰度動態范圍壓縮，圖像的邊緣增強和顏色恒定性三方面達到平衡，因此可以對各種不同類型的圖像進行自適應的增強效果。因為Retinex算法的諸多優勢使其在圖像增強領域有著十分廣泛的應用，如圖像的去模糊處理，圖像的去霧處理，醫療影像處理，遙感圖像處理等，下面本文將對Land的Retinex理論進行深入的研究，并用MATLAB方法實現了Retinex算法以及基于MATLAB實現過程的詳細分析。

3　基于Retinex理論的圖像增強

本文是基于對經典的Retinex理論進行深入研究的基礎上再對原Retinex經典理論算法進行了一定的修改與補充，從而使得算法魯棒性更強，顯示效果更好，下面就算法的實現進行詳細的說明。

本文研究選取的是彩色RGB圖像，算法的實現步驟如下：

（1）先讀取輸入的彩色圖像，分別獲取彩色圖像的R通道，G通道，B通道的顏色分量，分別賦予三個矩陣進行存儲。

（2）分別對三個通道的矩陣數據進行數據類型歸一化處理，即將數據類型由整形轉換成雙精度浮點型數據。

（3）定義高斯模板的標準差，定義高斯模板的大小，計算模板中心，然后構造一個高斯模板。

（4）分別利用構造的高斯模板對R，G，B三通道的分量分別進行卷積運算，相當于對原圖像進行濾波，得到濾波后的三分量，然后再對三個通道分量取對數運算，同時對原始三通道分量取對數運算，用經過高斯卷積后的三通道分量減去原始的三通道分量再分別除以三后得到新的三通道的分量，這樣即可得到增強后的圖像。

（5）分別對原始圖像進行高、中、低三個尺度的高斯變換，然后與原始圖像做差后得到的三通道分量分別相加，然后進行數據類型的轉換。

（6）最后對圖像進行線性的拉伸，再對圖像進行去燥處理，最后得到增強后的圖像。

4　實驗結果

本實驗是基于Windows 8.1環境下的MATLAB R2015b進行的實驗，對比了一些經典的圖像增強算法，實驗數據如下圖所示：

如上圖所示，對于一幅給定的表面有霧氣的模糊圖像而言，當用直方圖算法對圖像進行增強時，我們看到圖像的分辨率與清晰度并沒有大幅度的提高，圖像的表面仍然存在很多不清晰的地方，直方圖算法只是實現了對圖像像素的拉伸，使圖像的像素在全局范圍內呈均勻分布，但圖像的整體亮度仍然偏暗，并沒有突出原圖像的色彩差異，并且去除霧氣的效果仍然不明顯，對比直方圖可以看出，只是實現了圖像像素的均勻分布，但并沒有顯著提高圖像的清晰度及實現圖像的去霧效果，當我們用基于Retinex的算法對圖像進行處理后，我們對比前兩幅圖片發現圖片無論是清晰度還是去霧的效果都有顯著的提高，圖像的顏色也更接近于原來圖像的顏色，且基本還原了原圖像的色彩差異，可以說達到了維持顏色常性的特點，基本上實現了圖像的增強效果，從直方圖也可以看出，Retinex算法可以平衡圖像灰度動態范圍的壓縮，圖像增強和圖像顏色恒常三個指標，能夠實現對表面含有霧氣等造成圖像表面模糊的自適應增強，實驗表明Retinex算法在圖像增強方面的效果是十分顯著的。

5　結語

本文對Retinex圖像的增強算法做了深入的研究，并用MATLAB對經典的Retinex算法進行了一定的改進，實驗結果表明改進后的算法的處理圖像的效果更好，也更具實用價值，可以很好地解決實際生活中的一些問題。但本算法并非十分完善，還有許多值得研究與改進的地方，這需要在今后的實際應用中不斷補充與完

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Research on Image Enhancement Algorithm Based on Retinex Theory

WU Zhen-zhong
（College of Computer Science，Sichuan University，Chendu 610065）

Presents a Retinex theory based on image enhancement algorithm，though in-depth study of the algorithm，proposes an improved Retinex based on improved algorithm and analyzes the algorithm realization steps in details，and realizes the algorithm proposed under the environment of MATLAB，and compares with some other image enhancement algorithms，the results shows that the stability and effectiveness of the algorithm by with some other image enhancement algorithms.

Image Enhancement；Stability

1007-1423（2016）26-0067-03DOI：10.3969/j.issn.1007-1423.2016.26.016

吳振中（1988-），男，廣西壯族自治區柳州人，碩士研究生，研究方向為圖像處理與合成

2016-06-14

2016-09-05