圖像去霧的單尺度Retinex方法綜述

宋冬梅

（西北大學(xué)現(xiàn)代學(xué)院基礎(chǔ)部，陜西 西安 710130）

0 引言

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和計(jì)算機(jī)圖形圖像技術(shù)的飛速發(fā)展，戶外視覺系統(tǒng)快速提升并得以深入研究。圖像去霧算法的研究作為近代學(xué)術(shù)界的前沿學(xué)科，其中涉及多個(gè)領(lǐng)域，如計(jì)算機(jī)技術(shù)，高等數(shù)學(xué)，計(jì)算機(jī)視覺，數(shù)字圖像處理等。本文將對(duì)已有的去霧算法——Retinex方法進(jìn)行綜述。

1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

Retinex方法借助于顏色恒常性模型，給出了它的理論依據(jù)。它能將圖像在高動(dòng)態(tài)范圍內(nèi)壓縮，并且保證顏色不變等特征。

Retinex理論主要是用于對(duì)失真圖像解決圖像的亮度補(bǔ)償問題。Retinex理論是將一個(gè)給定的圖像劃分為兩個(gè)不相似的圖像，反射圖像R以及亮度圖像L，若這樣的話，在圖像域中的每個(gè)點(diǎn)(x，y)有：

這樣，才能使去除后景光照以及前景光照對(duì)圖像的影響而發(fā)揮作用，還可以提升室內(nèi)空間和室外空間的圖像光照變化[1]。

根據(jù)圖像的亮度圖像成分的估計(jì)方法不同，Retinex算法分為三類[2]。

1.1 基于路徑的Retinex算法

早在1971年，Retinex算法就由land和McCann提出。該算法的主要缺點(diǎn)是運(yùn)算量較大。../../lafi/Desktop/vip_report_sdm_2014-3-28-21-27-37/PaperPass-VIP專業(yè)版-檢測(cè)報(bào)告/htmls/sentence_detail/73.htm為此，Brainard、Wandell、Rizzi等人提出了一些新的路徑；Provenzi ，Elad等專家調(diào)整參數(shù)，以提高執(zhí)行的算法的運(yùn)行速度[3]。

1.2 迭代Retinex算法

迭代Retinex算法是由Frankle和McCann提出，也稱為多分辨率Retinex算法。在這個(gè)方式的算法中，運(yùn)用矩陣計(jì)算取代路徑計(jì)算。該算法第一步先將圖像分割成不同的空間尺度，打造一個(gè)金字塔模型，然后將從最低到最高刻度反復(fù)比對(duì)來自不同空間尺度中的相鄰的像素值，從而../../lafi/Desktop/vip_report_sdm_2014-3-28-21-27-37/PaperPass-VIP專業(yè)版-檢測(cè)報(bào)告/htmls/sentence_detail/79.htm得到一個(gè)新的像素值[4]。

1.3 基于鄰域的Retinex算法

Land于1986年，對(duì)一維的路徑選擇不足地分析，作出一個(gè)二維的路徑選擇辦法，是第一個(gè)基于鄰域的的Retinex算法。../../lafi/Desktop/vip_report_sdm_2014-3-28-21-27-37/PaperPass-VIP專業(yè)版-檢測(cè)報(bào)告/htmls/sentence_detail/93.htm依據(jù)中心/鄰域Retinex算法Jobson得出了單尺度Retinex算法（SSR）；在細(xì)節(jié)增強(qiáng)和顏色逼真度這兩個(gè)指標(biāo)上單尺度Retinex算法不能一起滿足。../../lafi/Desktop/vip_report_sdm_2014-3-28-21-27-37/PaperPass-VIP專業(yè)版-檢測(cè)報(bào)告/htmls/sentence_detail/97.htm因此， Jobson等人將單尺度Retinex算法（SSR）擴(kuò)展，對(duì)顏色進(jìn)行校正，提出了多尺度Retinex算法（Multi Scale Retinex，MSR）[5]。

2 Retinex理論

美國物理學(xué)家Edwin Land等，他們經(jīng)過多年的科學(xué)實(shí)驗(yàn)和分析，發(fā)現(xiàn)人類視覺系統(tǒng)具有顏色恒常性。并且認(rèn)為經(jīng)過人類的視網(wǎng)膜（retina）與大腦皮層（cortex）共同作用后，產(chǎn)生出了色彩恒常性理論。于是，將這兩個(gè)英文單詞加以組合，提出了Retinex理論。Retinex理論認(rèn)為人類獲得的物體表色等信息與入射到人眼的光譜特性不密切，而卻與物體表面的反射特性關(guān)系密切[6-7-8]。

3 Retinex算法

3.1 Retinex算法的基本思想

根據(jù)Retinex理論我們知道：人類所獲得的物體圖像I(x，y)，由入射光L(x，y)和反射光R(x，y)兩部分組成，Retinex原理圖如圖1：

這樣，我們就可以將一幅圖像I(x，y)，用照度分量L(x，y)和反射分量R(x，y)進(jìn)行乘法的形式，即：

利用Retinex理論提出了大量的圖像增強(qiáng)算法，它們的基本思想就是：首先，將I(x，y)分解成L(x，y)和R(x，y)；然后，去除掉L(x，y)，提取出R(x，y)即為增強(qiáng)以后的圖像，即：

圖1 Retinex 理論原理圖

其中，求對(duì)數(shù)的原因有兩點(diǎn):

（1）經(jīng)過對(duì)數(shù)變換后運(yùn)算變得簡單，即使乘法變加法。

（2）對(duì)數(shù)形式更適合于人的視覺系統(tǒng)以及相機(jī)對(duì)光的感知。

兩邊取指數(shù)可得：

3.2 單尺度Retinex算法（SSR）

3.2.1 SSR 步驟單尺度Retinex算法的步驟如下：

（1）設(shè)定σ一個(gè)值(一般取值范圍80～100),用來確定環(huán)繞函數(shù)F(x，y)，由條件

來明確歸一化系數(shù)K,在離散條件下處理積分轉(zhuǎn)化為求和運(yùn)算。

（2）將環(huán)繞函數(shù)、原始圖像分別代入式子，將圖像矩陣轉(zhuǎn)變至對(duì)數(shù)域,

（3）為獲得反射圖像我們通過指數(shù)變換，將對(duì)數(shù)域中反射圖像轉(zhuǎn)換回實(shí)數(shù)域里。

（4）為了將三個(gè)通道，整合變?yōu)椴噬珗D像顯示，我們對(duì)R(x，y)運(yùn)用線性拉伸處理。線性拉伸處理的表達(dá)式，見如下所示：

式中，min表示圖像中的最小像素值，max表示圖像中的最大像素值。

3.2.2 SSR 算法的特點(diǎn)

由3.2.1.（2）中談及的環(huán)繞函數(shù)我們可知：在對(duì)高斯尺度σ進(jìn)行不同選擇時(shí)，顏色保真的好壞與圖像的動(dòng)態(tài)范圍壓縮二者之間必然存在不穩(wěn)定性，即波動(dòng)。換言之，單尺度Retinex無法對(duì)人們預(yù)期的圖像效果加以實(shí)現(xiàn)，此即視覺真實(shí)性。因此，在單尺度Retinex的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，引入提出了多尺度Retinex增強(qiáng)算法。

4 結(jié)論

圖像去霧的在圖像處理學(xué)科中的研究日益受到重視，成為研究的焦點(diǎn)問題。../../lafi/Desktop/vip_report_sdm_2014-3-28-21-27-37/PaperPass-VIP專業(yè)版-檢測(cè)報(bào)告/htmls/sentence_detail/20.htm本文目的是對(duì)已有的單尺度Retinex圖像增強(qiáng)處理的算法進(jìn)行綜述，以便能在后繼文章中針對(duì)這些已有算法的缺點(diǎn)做一些改進(jìn)。關(guān)于圖像去霧的問題還有很大的發(fā)展空間，圖像增強(qiáng)算法還有待進(jìn)一步研究與完善。從SSR算法的去霧效果我們看到：增強(qiáng)了圖像的一些細(xì)節(jié)信息，但是色彩對(duì)比度不理想。因此，基于色彩增強(qiáng)的問題，可以進(jìn)一步增強(qiáng)色彩對(duì)比度。圖像去霧效果的評(píng)價(jià)方法還有待進(jìn)一步探索。