基于Retinex理論的圖像增強算法研究

摘 要：Retinex理論的圖像增強算法，就是在一個圖像中，忽略透射光的影響，同時來獲得物體的反射的基本特性，并通過這種方式來獲得物體原本的圖像形態(tài)。本文在探討了Retinex基本理論，對建立在該理論基礎(chǔ)上的圖像增強算法的實現(xiàn)做了理論與實踐的研究。

關(guān)鍵詞：Retinex理論；圖像增強；算法研究

中圖分類號：TP391.41

在圖像處理的領(lǐng)域內(nèi)，圖像增強技術(shù)是一項十分重要的內(nèi)容。圖像增強的基本原理就是根據(jù)圖像自身的信息，并按照特定的需要，重點強調(diào)圖像的部分信息，并刪除或者隱去不重要的部分，從而更加容易被計算機識別出來，或者在人眼視覺范圍內(nèi)更明顯。近些年，隨著科學(xué)技術(shù)水平的不斷提高，一些技術(shù)方式不斷趨于成熟，而且也探究出了許多高效的方法。

1 Retinex理論概述

早在上個世界七十年代，就提出了有關(guān)Retinex算法的理論，其基本內(nèi)容是關(guān)于色彩的穩(wěn)定性保持理論。

Retinex理論的核心作用在于彌補一些嚴重損壞的圖像?；镜姆椒ň褪菍⒁抻喌膱D像首先分成兩部分，分別對這兩部分不同的圖像進行修正。這兩幅完全不同的圖像稱為照射分量圖像和反射分量圖像，這種處理方法的優(yōu)勢在于可以消除前景光照對于圖像的負面影響，而且可以提升室內(nèi)和室外光線的變化，進而改善圖片的質(zhì)量以及畫面效果。因此Retinex理論的關(guān)鍵就在于根據(jù)圖像而獲取物體的相關(guān)的反射性質(zhì)，去除照射光，還原物體的原本形態(tài)。

根據(jù)Retinex理論的算法進行圖像增強，從銳化以及對于色彩的整體系數(shù)維持、圖像動態(tài)趨于的恒定以及色彩原有度的最大化保持方面，都發(fā)揮著有效且重要的作用。Retinex理論對于優(yōu)化圖像自身的清晰程度、色彩等方面，都最大程度地改善圖片的質(zhì)量，提升圖像的效果。

2 基于Retinex理論的圖像增強算法研究

基于Retinex理論的圖像增強算法雖然可以在圖像的動態(tài)研究范圍內(nèi)，可以更好地進行處理，在圖像的顏色方面也更具優(yōu)勢，但是大量的實踐表明，處理后的圖像在顏色上更暗，而且在視覺效果上也大不如從前。因此，如何優(yōu)化這種算法，進而改善圖像的基本質(zhì)量，成為Retinex理論中的首要任務(wù)。

2.1 宏觀意義上的Retinex算法。Retinex理論中的色彩原理，即物體本身的顏色，是由物體對于光線的反射能力決定的，光的波長有區(qū)別，包括長波、中波和短波，物體在各個波長范圍內(nèi)，顯示出的特性是有區(qū)別的，這也由物體自身的屬性決定。通過Retinex算法，計算出在任何一個光線的波段之內(nèi)，各個像素之間的效果對比關(guān)系，并獲得幾個互不依賴的數(shù)值，包括長波中波和短波，進而來確定這個像素的基本顏色。這就引入了Retinex理論。

從宏觀的角度來看，這種算法的特點在于，所處理的圖像中，由像素計算所得的對比度數(shù)值，都到光源的影響非常小，因此總地來看，整體上亮度比較均勻的圖像，在處理起來就比較容易，而且可以排除光源產(chǎn)生的亮度不均勻的特點，進而改善圖像的對比度，大大增強圖像的質(zhì)量。

2.2 微觀意義上的Retinex算法。從微觀角度來分析Retinex算法，主要是從圖像中得到物體反射的基本屬性，基本目的是增強反射，弱化入射分量?；静襟E是在一個圖像的具體區(qū)域中，將圖像分解為完全不同的射分量和反射分量，并對結(jié)果數(shù)值做估算，接下里根據(jù)原始的圖像進行對比處理，即用原來的圖像減去照射分量，最后得出的數(shù)值，取相反的數(shù)值，得到利用Retinex理論增強的圖像效果圖。這種方法優(yōu)于宏觀Retinex理論在于，可以去除照射光，僅僅保留物體的反射光源，對細節(jié)要求較高的圖像處理，可以采用這種方式。

2.3 線性對比度拉伸算法。在利用Retinex理論進行調(diào)整中，利用直方圖的方式可以有效改變圖像對比度，因此可以利用線性對比拉伸算法，進一步改進。線性對比拉伸在圖像增強中，簡單且有效，基本形式如下：

其中，R與I為圖像的輸入與輸出，在設(shè)備的技術(shù)動態(tài)改變范圍內(nèi)，通過取經(jīng)過帶色彩恢復(fù)的多尺度RETINEX算法處理后的圖像的像素的極端值，來進行數(shù)據(jù)處理，改善圖像質(zhì)量。在處理圖像的灰度的時候，可以利用S（x，y）=R（x，y）.L（x，y），S為原始圖像，通過這個函數(shù)，取對數(shù)，利用求和的形式來表示光亮：s=logS=log（R·L）=logR+logL=r+l再通過對原來的圖像進行濾波處理，得到較低的濾波通過之后的圖像。在對數(shù)函數(shù)中，要利用原來的圖像減去低濾波后的，進而求出增強的圖像R（x，y）=logS（x，y）-logD（x，y）。

為了使像素值為零的時候有函數(shù)價值，通過加入一個參數(shù)的方式：

最后通過圖像的色彩計算，得出色彩因子C。R=C*R，并通過線性拉伸，實現(xiàn)圖像增強的目的。

2.4 算法實驗總結(jié)。原始圖像經(jīng)過帶色彩恢復(fù)的多尺度RETINEX算法處理，在對比度等方面還是沒有達到一個最優(yōu)的數(shù)值，因此我們通過加入一個參數(shù)的方式，利用顯現(xiàn)對比拉伸的算法，對灰度值進行進一步的處理，使圖像的增強效果更明顯。在圖像的亮度與對比度方面，不同算法的效果也有區(qū)別，具體見下表。通過表格，單尺度Retinex算法SSR的亮度與對比度增強要略差于多尺度Retinex算法MSR，以及帶色彩恢復(fù)的多尺度Retinex算法MSRCR。

表1 亮度/對比度比較

3 結(jié)束語

Retinex理論是一種科學(xué)的圖像處理技術(shù)，它通過大量的科學(xué)實驗分析，來增強圖像自身的辨認效果，并在算法技術(shù)上，從宏觀以及微觀的角度進行系統(tǒng)分析，進而實現(xiàn)這種算法的最優(yōu)化。Retinex理論在增強圖像效果方面具有很強的優(yōu)越性，技術(shù)水平也逐步完善，但是由于整個過程的計算量較大，因此在實際的應(yīng)用中，仍需要不斷地優(yōu)化和完善。

參考文獻：

[1]陳霧.基于Retinex理論的圖像增強算法研究[D].南京理工大學(xué)，2006（06）.

[2]王書新.基于Retinex理論的圖像增強算法研究[D].昆明理工大學(xué)，2011（05）.

[3]史延新.一種基于Retinex理論的圖像增強算法[J]，電子科技，2007（12）.

作者簡介：凌敏（1987.03-），女，江西人，助教，本科，研究方向：計算機科學(xué)與技術(shù)。

作者單位：清遠職業(yè)技術(shù)學(xué)院機電工程學(xué)院，廣東清遠 511510