基于相对梯度正则化的Retinex变分模型及其应用
retinex算法实例
retinex算法实例【实用版】目录1.Retinex 算法简介2.Retinex 算法实例详解3.Retinex 算法实例应用场景4.Retinex 算法的优点与局限性正文【1.Retinex 算法简介】Retinex 算法是一种基于双边滤波器的图像去噪方法，主要通过保留图像细节、降低噪声、提高图像质量等方面进行处理。
Retinex 算法的全称是 Retinex-inspired dual-tree wavelet transform，该算法在图像处理领域有着广泛的应用，例如图像增强、图像去噪、图像复原等。
【2.Retinex 算法实例详解】Retinex 算法的实例可以通过以下几个步骤进行详解：(1) 选择合适的双边滤波器：根据图像的特性，选择合适的双边滤波器对图像进行处理。
双边滤波器可以有效地保留图像的高频信息，使图像更加清晰。
(2) 应用 Retinex 算法：将双边滤波器应用于图像，通过迭代计算，得到去噪后的图像。
Retinex 算法在去噪的同时，能够保留图像的细节信息，使图像质量得到提升。
(3) 调整参数：根据图像的具体情况，调整 Retinex 算法的参数，例如阈值、迭代次数等，以达到最佳的去噪效果。
【3.Retinex 算法实例应用场景】Retinex 算法实例在许多领域都有广泛的应用，例如：(1) 医学影像：在医学影像处理中，Retinex 算法可以帮助医生清晰地观察病变部位，提高诊断的准确性。
(2) 工业检测：在工业检测领域，Retinex 算法可以有效地去除图像中的噪声，提高检测的精度。
(3) 照片处理：在照片处理中，Retinex 算法可以帮助用户去除照片中的噪点，提高照片的质量。
【4.Retinex 算法的优点与局限性】Retinex 算法具有以下优点：(1) 去噪效果好：Retinex 算法能有效地去除图像中的噪声，提高图像质量。
(2) 保留细节信息：Retinex 算法在去噪的过程中，能够很好地保留图像的细节信息。
retinex算法步骤及公式_解释说明以及概述
retinex算法步骤及公式解释说明以及概述1. 引言1.1 概述在数字图像处理领域，Retinex算法是一种用于图像增强和色彩恢复的经典算法。
该算法通过模拟人眼对光线的运动和适应性来提取出图像中的有用信息，在许多计算机视觉和图像处理任务中都有广泛应用。
1.2 文章结构本文将详细介绍Retinex算法的步骤及公式，并解释其原理和概念。
接下来，我们将展示实验结果并与其他相关算法进行比较分析。
然后，我们会深入研究Retinex算法的实现流程，并通过具体的应用案例进行分析。
最后，我们总结文章的主要内容，并探讨Retinex算法未来发展的方向。
1.3 目的本文旨在为读者提供对Retinex算法的全面了解。
通过详细讲解该算法的步骤和公式，读者可以掌握它在图像增强和色彩恢复方面的应用原理。
同时，我们希望通过对实验结果和与其他算法比较分析的讨论，评估Retinex算法在不同任务中的优劣势。
最后，我们希望通过具体应用案例研究，帮助读者更好地理解Retinex 算法的实际应用场景，并为未来研究方向提供一些启示。
这样一个引言可以使读者对文章的内容有一个整体的了解，并且明确了文章的结构和目的。
2. retinex算法步骤及公式:2.1 算法步骤解释:Retinex算法是一种用于图像增强和颜色恢复的经典算法。
它基于人类视觉系统的原理，通过模拟光线在物体表面的传播和反射过程来改善图像的质量。
以下是Retinex算法的主要步骤:步骤1：获取输入图像首先，需要从相机或其他来源获取原始图像作为输入。
步骤2：颜色空间转换将RGB颜色空间转换为某个非线性颜色空间，如CIE XYZ或CIE Lab。
这样做是因为这些颜色空间更符合人眼对亮度和颜色感知的方式。
步骤3：计算局部对比度对图像进行高斯滤波，以计算每个像素周围区域的局部对比度。
这可以通过计算像素与其相邻区域之间亮度值的标准差得到。
步骤4：估计全局亮度对整个图像进行低通滤波，以估计全局亮度分量。
retinex算法的数学分析
且将图像的像素值标准化在[0,1]之间。 C. 公式 我们要求对每一个通用的像素点 i，采用 Retinex 得到其亮度值（标准化后的） ，其公式 如下：
其中 k : R R , k 1,..., N ，函数定义如下： k ( R 0 ) 1 ，且 tk 1,..., nk 1 ， 0 为 固定阈值。 第一项中满足于在像素点 xtk 1 略低于像素点 xtk 时；然后 k 重置比值 Rtk 。 第二项是发生在两个相邻像素间微小的变化的情况下。这种情况下 k ( R tk ) 定义为 1， 因此比率值输出仍然还是之前的那一步。这就是阈值机制的数学计算。 第三项就是当比值 Rtk 大于 1 ，但是比值输出 k ( R 1 ) k ( R 2 )... k ( R tk ) 低于 1 的 情况。在这种条件下， k 和第一种情况是一样的。 最后，当 k ( R 1 ) k ( R 2 )... k ( R tk ) 1 时， k 将比值输出链重置为 1，因为达到了 一个局部“白斑”的效果。这一项就是算法的重置机制（也正是白斑属性） 。 如果将每条路径 k 的输出值 式： 写为 L(i)，则公式 3 就可以简化为如下公
~ ~
~
~
~
~
~
其中 log(1 ) 。利用这些定义，关于亮度的公式可以写为如下形式：
~
这个公式只包含和与差，而且对于 的小值，恰逢非对数公式。必须对每一个像素点取 对数进行运算而且应该进行取幂运算，但是这些运算在每个路径上至进行一次。
基于Retinex理论的低照度图像自适应增强算法
基于Retinex理论的低照度图像自适应增强算法目录1. 内容概览 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (5)1.3 文献综述 (6)1.4 本文结构 (7)2. Retinex理论概述 (8)2.1 Retinex理论起源 (8)2.2 Retinex理论核心 (9)2.3 Retinex与其他图像增强算法的区别 (10)3. 低照度图像增强问题分析 (12)3.1 低照度图像的特点 (13)3.2 图像增强的目的与挑战 (13)3.3 现有方法存在的问题 (14)4. 基于Retinex的理论低照度图像自适应增强算法 (15)4.1 算法原理 (16)4.1.1 Retinex与自适应增强的理论联系 (18)4.1.2 算法自适应性的实现手段 (19)4.2 算法关键步骤 (20)4.2.1 光照映射的获取 (21)4.2.2 局部对比度的计算 (22)4.2.3 光照校正和对比度增强 (23)4.3 算法实现细节 (24)4.3.1 光照映射的精确计算 (25)4.3.2 对比度增强的策略 (27)4.3.3 自适应参数的确定 (28)4.4 算法有效性验证 (29)4.4.1 算法精度分析 (30)4.4.2 算法性能测试 (31)5. 实验验证与结果分析 (32)5.1 数据集与实验设置 (34)5.2 对比算法与方法 (35)5.3 实验结果与分析 (36)5.3.1 增强效果 (37)5.3.2 对比算法的比较 (39)5.4 算法存在的问题与改进建议 (40)6. 结论与展望 (42)6.1 研究总结 (43)6.2 未来工作方向 (44)1. 内容概览本文档详细介绍了一种基于Retinex理论的低照度图像自适应增强算法。
该算法旨在解决低照度条件下图像对比度低、细节不清晰等问题，通过自适应地增强图像的亮度和对比度，提高图像的视觉效果。
介绍了Retinex理论的基本原理，该理论认为图像是由光照和反射率两个部分组成的，通过分别处理这两个部分可以实现图像的增强。
图像Retinex问题的方法及应用
图像Retinex问题的方法及应用图像Retinex问题的方法及应用摘要：图像Retinex问题是图像处理领域中的一个重要问题。
传统的Retinex算法中，常常存在着对图像进行分块处理时的边界处理问题、对光照补偿时的过度增益和平缓增益问题等。
为了解决这些问题，许多新的算法被提出，例如多尺度Retinex算法、自适应Retinex算法和颜色修正Retinex算法等。
这些算法在图像增强、图像去雾和图像检测中有着广泛的应用。
一、引言Retinex算法最早由Edwin H. Land在1964年提出，用于模拟人眼的对图像的感知。
随着图像处理领域的发展，Retinex算法得到了广泛的研究和应用。
图像Retinex问题主要包括亮度恢复、色彩修正和对比度增强等方面。
传统的Retinex算法采用了全局光照补偿和多尺度分解的方法，但常常存在着一些问题。
二、传统的Retinex算法传统的Retinex算法主要包括多尺度Retinex算法、自适应Retinex算法和颜色修正Retinex算法等。
多尺度Retinex算法通过对图像进行多尺度分解，经过光照补偿和增益修正后再进行重构。
自适应Retinex算法则利用了图像的统计信息，将图像分为暗、中、亮三个部分进行独立处理。
颜色修正Retinex算法通过对颜色空间进行分割和映射，实现对图像颜色的修正和增强。
三、图像增强应用图像增强是图像处理的一个重要应用。
传统的Retinex算法在图像增强中常常出现边界处理不准确的问题。
为了解决这个问题，研究人员提出了改进的Retinex算法，如带边缘保持约束的Retinex算法和基于色彩空间的Retinex算法等。
这些算法不仅能够有效地增强图像的细节信息，还能够保持图像的边缘信息，提高图像的视觉效果。
四、图像去雾应用图像去雾是另一个重要的图像处理应用。
传统的Retinex算法在图像去雾中常常出现光照补偿过度增益或平缓增益的问题。
为了解决这个问题，研究人员提出了改进的Retinex算法，如结合大气散射模型的Retinex算法和基于图像统计的Retinex算法等。
基于Retinex理论的图像增强算法的车辆主动安全技术
第29卷第4期2016年12月聊城大学学报（自然科学版）Journal of Liaocheng University (Nat. S c i.)Vol. 29 No. 4Dec. 2016基于R etinex理论的图像增强算法的车辆主动安全技术°王苹黄凤华(阳光学院计算机工程系，福建福州350001 )摘要车辆主动安全技术监测系统中在遇到复杂道路、夜间环境及弱光照的情况下图像很容易受到驾驶员个体、光照变化等要素的影响，使算法精确性大大降低，为提升图像处理算法的精 确性，通过分析Retinex理论的图像增强技术能够对图像低频部分进行提取，并借助多尺度Ret-inex(MSR)算法补偿图像光照，融合梯度图像即可得到全新图像，实验结果表明，基于Retinex 理论的图像增强算法可以更好的呈现道路和驾驶员面部特征，使弯道线检测的鲁棒性大大改善，便于开展图像处理工作.关键词 Retinex理论，图像增强算法，车辆主动安全技术中图分类号丁P391.41 文献标识码 A文章编号 1672-6634(2016)04-0099-06图像增强技术一直是图像处理领域非常重要的基本处理技术.图像增强是按特定的需要突出图像的 某些信息，减弱或去除不必要的信息，从而使其更加符合人类的视觉特性或计算机系统的识别.驾驶员疲 劳状态监测是车辆主动安全监测技术的非常重要的一项，驾驶员对道路环境的正确感知和及时反应是保证车辆安全行驶的前提.图像增强的主要目的就是要提高图像的可辨识度.近年来增强技术已发展得较为 成熟，许多方法已成为经典方法，如灰度变换、直方图修正、同态滤波等.但新的增强技术依然在不断地发 展，如空域的局部统计法和小波变换、K-L变换等.基于理论的算法以其锐化、颜色恒常性、动态范围压缩 大、色彩保真度高等特点，对于图像增强方法的改进起到了积极的作用.利用图像增强技术实时监测驾驶 员面部特征，根据特征变化判断驾驶员是否处于疲劳状态进行监测，并做出及时报警，可以大大减少因疲 劳驾驶而引发的交通事故.然而，因受到极端恶劣天气的影响，车辆主动检测技术所采集到的数字图像往往会出现画面不清晰、辨析程度低等缺陷，给后续的识别检测工作带来较大困难.因此，有必要对采集到的 这类数字图像的视觉效果进行改善.1 Retinex理论概述根据人类视觉系统形成的Retinex理论以图像增强原理为主，经过科学性的分析及探究.在Retinex理论下提出的图像增强算法借鉴了艾尔文•兰德所构建的Retinex色彩理论[2].Retinex理论涵盖的内容为：首先，物体反射短波、长波及中波的性能影响着呈现颜色，颜色同反射光强度的数值大小无关. 图1 R etm ex理论的原理图①收稿日期：2016-07-09基金项目：福建省高校杰出青年科研人才培养计划项目（闽教科2015-54号）资助通讯作者：王苹，E-m ail:51063978@.100聊城大学学报（自然科学版)第29卷其次，光照是否均匀同物体颜色也没有很大的联系.参考Retinex 理论可以发现，运用该原理的本质 在于降低\消除亮度图像的干扰，使图像物体原本反射特性得以保存，根据反射性质可以校正图像像素灰 度值.该理论的原理详见图1.结合Retinex 理论，在得到L 0r 〇)坐标后，利用将入射光L 从图像中去除的方式，能够获取 物体的本质特点.基于特定波段下，借助Retinex 模型能够得知物体的反射特性，若将反射信息、光照信息从图像中独 立开，基于不变的颜色限制，能够避免图像受光照信息的干扰，同时结合物体自身反射特点，可以增强图像 的效果.图像低频、高频部分的光照、反射信息L (u)、i «u )共同构成了场景图像I (u )，表示公式K x ,y )=L (x ,y ) •R (x ,y ).(1)在估计L 0r 〇)时，在中心环绕法下，能够借助周边环绕像素权值对各中心像素灰度值进行估计.一 般借助基于的符合高斯函数分布的卷积来实现L (x ,y ) = I (j ： ,y ) */ (2)上述公式内，光照信息图像估计数值、高斯函数(低通滤波)分别表示为和G 0r 〇)，公式如公式内在高斯分布下的函数标准差值是所以运用Retinex 理论，获取后，即可将入射光L 从图像S (1，3〇中消除，获得物体的本质特点.2 基于Retinex 理论的算法G (x ,y ):exp 2.1基于Retinex 理论的恶劣天气退化图像增强方法图像的直方图均衡方法能够使图像全局对比度进一步增强，然而原直方图均衡化处理方式容易出现 过度增强部分区域的状况，损失了区域的具体细节.M S R 增强算法的应用，涵盖了 Retinex 理论颜色恒定 的特点，能够使图像颜色复原，然而受不良天气状况的影响，会导致图像动态范围变小、亮度过高，降低了 图像反射分量，图像对比度无法有效增强，且图像整体亮度不高[3].在处理上述各项问题的过程中，本研究创新并改进了 M S R 法、H E 法，融合了二者在局部细节增强、 颜色恢复及全局对比度提升等方面的优势，构建出全新的图像增强方法，灵活应对不良的天气状况.本研 究在不良天气状况下，提出的恶劣天气降质图像增强处理法详见图2.恶劣大气下降质图像增强处理法的操作步骤为(1) 全局调整图像.利用直方图均衡化方法(保留双向灰度级）全局调整图像，改善图像全局对比避免对图像信息造成影响.(2) 局部调整图像.运用全新M S R 法处理图像的局部对比度、细节信息，使图像本质颜色复原.(3)增益调节图像各个细节.对图像的具体细节进行定义，构建增益调节函数，控制图像各细节的声，并增强图像细节.需要按照调整全局图像、局部图像、恢复图像颜色的顺序进行处理，增强图像细节.第4期王苹等：基于Retinex理论的图像增强算法的车辆主动安全技术1012.2改进的保持灰度级直方图均衡(AG PH E)方法应用原H E法进行运算的过程中，要变换离散灰度等级，但无法达到平坦均匀的效果，而在合并概率 较低的灰度级后，会损失图像灰度级和具体细节，降低图像灰度分辨率[4].鉴于此，要进一步改进传统HE 法，解决因H E法合并灰度级造成图像信息受损的状况，构建出保留灰度级的直方图均衡化法（GPHE).该方法在灰度间隔最小化的原理下，确保直方图中原始图像的各像素灰度级具有一定的差异，差别在一级 以上，且总灰度级保持不变，这样就能够有效维持图像灰度级.若图像灰度级在[L，H]之间，应用G P H E法进行变化处理，图像灰度级的取值变为JL'，^.将g的取值设定为H—L+1，则g取值为—L'+l，在对动态范围进行进一步扩大的过程中，应保障g小于 ，，运用G P H E法对图像灰度级进行变化后，所得间隔如AGK= l +P K(g —g).(1) AGK为灰度级间隔，具体涵盖下述内容：（1)在P K较小的情况下发挥着关键功能，能够对间隔进行有效维持，当像素灰度级存在差异时，经处理后下相差灰度级均在一级以上，这样能够有效避免总灰度级出现变少的状况；（2)在P K较大的情况下发挥着关键功能，能够使概率较高灰度级的间隔增大.经过转换处理的G P H E公式如G'Cj) =L，+§[l+P K(/i)]. (2)K-L遇到不良天气状况时，退化图像通常色彩饱和度较低，颜色不够鲜艳，呈现出灰雾状.在图像直方图内，能够使灰度级数大大减少，一些灰度值在灰度值内出现几率接近于〇,表示原图像直方图内的灰度级范围相对较大，而图像占据的灰度级明显不大[5].借助G P H E法处理图像后，灰度级拉伸力度不足，起不 到改善全局对比度的效果.所以本研究在原G P H E法的基础上进行了进一步的改进和创新，从而得到 A G P H E法，该方法需要对原图像未利用灰度级去除掉，仅处理利用的灰度级，这样就能够显著扩大灰度 级的范围，解决灰度级利用较少引发的各项问题，拥有良好的图像增强功能.运用A G P H E法时，原图像灰度级取值范围心表示灰度级数概率乒0,不代表直方图最大、小灰度级 间的差异.公式IIg =2工_⑶K-L.P K^O根据公式（1)能够获得图像灰度级间隔，针对原图像未利用灰度级，进行进一步的转化后，并不会对相 应灰度级进行占用，具体转换公式如G'(j)=L'§H+p K i g'-g n(4)K~L,P l^Q3实验分析验证全局调整图像过程中应用的算法时，选取在沙尘天气下的退化图像，借助H E法、A G P H E法及 A H E法开展图像增强处理工作.沙尘天气的能见度很低，图像非常不清晰，但背景比较明亮；直方图处理 图像后中间右侧部分集中原图像的主要灰度级，高亮区、暗区像素量不多；运用原H E法对图像进行处理 可以增强图像全局对比度，而图像部分区域很容易出现过度增强的状况，不利于保留图像的具体细节，存 在图像失真的现象，降低了整体视觉效果；直方图处理图像后显著延伸了直方图的分布效果，增大了图像 灰度级间距，直方图平滑处理结果较好，降低了有效灰度级数量，表示利用H E法能够合并一些灰度级，同时也降低了图像灰度分辨率，无法保留具体细节；运用A G P H E法进行处理后图像低灰度级存在分布相对集中的特征，在暗部区域无法显示具体细节.采用直方图处理后同原图像直方图相比，动态范围的两端 存在显著的拉伸效果，占据了全部灰度级范围，未降低有效灰度级数，而暗部区域很少出现灰度级，表明邻 近灰度级在该方法处理后间距大大缩短，无法显示具体细节；而运用A H E法进行处理后可得直方图（g〇及(W，整体形状无变动，且间距比较统一，很少出现的低频率灰度级间距显著增大，可以显示图像暗部区102聊城大学学报（自然科学版)第29卷域细节.2.1实验结果分析及沙尘退化图像实验在探究上述算法有效性的过程中，以沙尘不良天气下拍摄的图像作为研究对象，分别借助同态滤波法、H E法、典型M S R法、改进M S R法(空间可变增益）、本研究算法对退化图像进行增强处理，对照分析 图像的处理结果.由于沙尘天气的能见度非常低，拍摄的图像极为不清晰，整体呈黄色，但背景比较明亮，运用H E法对 图像进行处理，增强图像全局对比度，造成图像部分区域很容易出现过度增强的状况，图像的具体细节无 法保存，降低了整体视觉效果；而运用同态滤波法进行处理后，借助高斯高通滤波函数进行图像的频域增强处理，DD、rH、Z A的值分别为140、2.Q和0.5,不会对同态滤波法处理图像的细节造成损失，而图像对比 度及亮度相对较低，颜色无法完全复原；通过运用M S R法进行处理后得到c=15、80和250，N=3,消除 了天气干扰，颜色复原效果良好，由于照度大的限制，图像细节信号能见度因背景信号而降低，所以图像不 够清晰，且对比度较差；借助M S R法(空间可变增益)处理图像，增强了具体细节，因为平滑区域存在增益 大的状况，使得噪声影响较大，降低了图像显示效果;应用本研究法对图像进行处理，增强了图像细节，有 效消除了图像的平滑区噪声，图像清晰性及对比度有所增强，图像退化程度明显减轻.2.2夜晚图像增强方法2.2.1全局亮度调节措施.结合夜晚拍摄的场景图像、亮度分量灰度直方图能够看出，直方图两端存在大 量图像灰度级，所以图像包括很多高亮区、黑暗连通区，无法显示出具体细节，详见图3.图3夜晚场景图像与对应直方图在开展自适应调节图像全局亮度的过程中，需要结合图像最初的亮度状况进行非线性映射处理，有效 的调节图像亮度，进而压缩图像动态范围.借助传统M S R法进行处理时，调节全局亮度需要应用对数函数，从而高效完成压缩动态范围的处理任务.然而通过深入分析对数函数的特征，基于有限动态范围内，很容易出现拉伸暗部区域的动态范围，且会压缩亮部区域的动态范围，所以增强暗部区域细节的效果比亮度 区域要好m.本研究座用提出的全新自适应亮度调节函数来增强图像细节，结合特定闽值，按照亮度对图像亮度进行划分，并依次运用亮度调节函数来处理图像的亮区、暗区，拉伸动态范围，并对灰度级（中间区 域）进行进一步的压缩处理.2.2.1图像色彩增强.建立在人视觉系统基础上的H S I颜色空间，在对图像色彩进行分析时应用到三大 分量，即|亮度、饱和度及色调，能够针对性的调节这些分量.所以本研究所提出的调节方法能够调节HSV 颜色空间内的图像色彩.具体增强操作步骤为：实现图像在R G B到H S V两大彩色模型间的转化，对图像 亮度进行全局性的调整，增强图像细节，在不改变饱和度、色调图像分量的基础上对亮度分量的调控.因为 夜晚的光线原因，所以拍摄的图像颜色的饱和度普遍不高，要想改善图像色彩，就要增强饱和度分量，运用 本研究方式增强饱和度分量的公式为s=a • 5,(7)公式内s和/分别为原图饱及增强处理后的饱和度分量，饱和度增强因子表示为^针对图像进行色彩增强操作后，还需在H S V到R G B颜色空间中对图像进行转化处理，色调映射结果就是最终得到的图像.第4期王苹等：基于Retinex理论的图像增强算法的车辆主动安全技术1032.3实验结果分析以夜晚拍摄场景图像为例，分别采用双边滤波法、Gamma压缩法、L C IS法、梯度域法及本研究提出的 方法处理该图像，运用Gamma压缩法时，因为借助全局法对夜晚图像进行处理，增强了图像暗区的细节，也压缩了亮区灰度级，无法起到控制车窗、月光反射光光晕的作用，还存在扩大光晕程度的现象，无法显示 图像的具体细节，增强局部对比度的效果较差；应用改进的色调映射法对图像进行处理后，能够自动化调 控图像亮区的亮度，控制了车窗、月光反射光的光晕，可以清晰显示图像的亮区细节，然而起不到增强左侧 下方的图像暗区细节的效果.再加上该处理方式属于中心环绕法，所以不可避免的在高对比度边沿位置会 出现光晕的状况；在运用双边滤波法对图像进行处理后，增强了暗区细节，起不到控制车窗、月光反射光 光晕的效果;借助梯度域法处理图像，可以有效控制车窗、月光反射光的光晕，增强图像局部对比度，能够 呈现出图像细节;在L C IS法下对图像进行处理，有效控制了车窗、月光反射光的光晕，增强了图像局部对 比度，提升了图像细节的可见程度，然而增强了的部分次要细节绘降低图像的整体视觉效果；运用本研究 提出的方式一三边滤波法对图像进行处理，能够有效控制车窗、月光反射光的光晕，控制效果等用于LCIS 法、梯度域法，可以清晰显示图像细节，大大增强了局部对比度.3车辆主动安全检测技术的实验分析导致图像亮度不够均匀、曝光不足的一个重要原因就是光照，是图像处理工作人员需要面对的难点问 题.结合Retinex理论对图像进行增强处理能够有效提高图像整体视觉效果及质量.滤波处理、直方图处理及灰度变换等是几种主要的图像增强算法，在这些传统算法基础上逐渐形成了 图像增强算法，包括同态滤波法、直方图均衡化法及7变换法，改进后的算法可以使图像辨别性大大增强，拥有处理速率快、运算简便和处理效果良好等优势[9].然而这些算法也具有一定的不足，比如：处理特殊场 景亮度图像的效果较差，无法得到实际要求.当前研究重点为全新图像增强技术，在解决图像质量优于光 照而降低的问题时，可以应用Retinex模型下的增强算进行解决，该算法的处理效果较佳.本研究在M S R算法的基础上形成了全新的彩色图像增强算法，借助Retinex理论实现了图像颜色恒 定、边缘增强、灰度动态范围压缩的有效均衡，提高了图像的自适应能力.在利用车辆主动安全技术的过程 中，充分发挥机器视觉感知技术的优势，能够高效的开展车道偏离及驾驶员疲劳检测工作.在呈现图像颜色时，普遍应用R G B模式，在R G B彩色空间内，亮度、色度两大信息彼此融合.在对图 像进行分析的过程中，结合颜色恒常性理论能够发现各点均有与其对应的色彩，且色彩各不相同，各点在 R G B彩色空间内也具有特定的i?、G、B分量比值.增强彩色图像的过程中，要针对性的处理各个分量，从 而使图像颜色保持在恒常的状态.本研究将图像在RGB、Y O；C r两大彩色空间内进行转化，因为Y分量在 YC^C r彩色空间内为颜色亮度，而C r代表红色亮度，C5代表蓝色亮度，色度与亮度两种信息彼此相互独 立，所以针对Y分量增强图像色彩并不会影响图像色度信息，还能够提高运算速度，降低运算任务.R G B颜色空间具有信息相关度高的特点，而YC&C r颜色空间中颜色分量彼此独立，具体转换运算r Y n「0. 298 90. 586 6 0. 114 5 -Cb-0. 168 8 -0. 331 2 0.050 0GC r0. 500 0 一0,418 4 —0.081 7B(1)结合上述公式将图像在i^G B、Y O；C r两大彩色空间内进行转化，对图像Y亮度分量进行提取；（2)借助Sobel算子执行Y分量的边缘检测操作，将Y分量分为高、低频两部分；（3)针对Y分量低频部分，通过多尺度Retinex算法完成光照补偿处理；（4)运用laplace锐化法处理Y分量，开展高斯平滑滤波分析;(5)应用逆变换法处理C6、C r分量及Y分量，获得全新的图像，压缩、平移图像像素值；（6)实现全新图像图4彩色图像增强算法处理流程由YC6C r到i?G B两大彩色空间的有效转换.在M S R算法基础上形成的彩色图像增强算法具体处理流程 为:结合实验研究成果可以发现:针对彩色图像低频部分，借助本文算法开展光照补偿操作后，开展图像频 率域低通滤波处理，将所得图像同未滤波图像进行对照分析，发现前者能够清晰显示图像的具体细节，并 将噪声影响有效排除借助直方图均衡化法、M S R补偿法及本研究算法对图像进行处理后发现，图像在经 过直方图均衡处理之后，提亮了阴影部分的颜色，光照改善质量较差；M S R法对图像进行光照补偿处理后，整体亮度有所提升，无法将道路细节呈现出来；而本文算法一方面可以清晰显示出图像细节，另一方面 也可以显著增强图像亮度.运用不同算法对图像处理时，标准差、时间、嫡及均值各不相同，详见表1.表1道路图像评价数据表图像均值标准差熵时间/sa124.031 558. 189 16. 984 3h129.205 963. 126 57.12210. 094c214.801 328.696 3 5.76320. 421d199.084065.894 67.201 60. 213e105. 64270. 1937. 215f127. 09575.1077. 2040. 076g168. Oil75.4817. 3140. 423h167. 72778.2437. 3180. 177i116. 88451.7486. 968g128. 73773.9387. 8630. 074k187. 58251.9527. 8340. 431l188. 79155.0256. 7390. 168结合上表能够得知：本研究算法同其它算法相比，标准差、时间、均值及嫡均较高，且该算法时间比M S R法要短，图像增强效果更好，表明本文算法起到了增强图像质量的作用.对于算法处理时间而言，直 方图均衡法虽然增强效果不明显，却具有最短处理时间.4结论在实时视频图像增强、数字图像处理等方面，彩色图像增强技术发挥着重要的作用，应用极其广泛，该 技术能够快速、清晰的呈现出图像信息.本研究在Retm ex理论基础上构建出全新的图像增强算法，能够 在YC6C r颜色空间内运用多尺度Retmex(MSR)算法补偿图像Y分量低频光照，进行平滑扩滤波、锐化 操作处理，将C6、C r分量同Y分量进行融合，能够获得全新的图像.本图像增强算法具有明显的优势，能 够清晰呈现道路、教师员面部特征，应达到普遍推广应用.参考文献[1]Nguyen D T» Park Y II, Shin K Y» et al. New Finger-vein Recognition Method Based on Image Quality Assessment[J]. Ksii Transactions on Internet &- Information Systems, 2013, 7(2) ： 347-365.[2] Simone G» Farup I»Rizzi A. Termite Retinex：a new implementation based on a colony of intelligent agents[J]. Journal of ElectronicImaging，2014，23(1) : 482-483.[3]李建存，周丽梅，刘军.基于多尺度Retinex理论的遥感图像增强算法[J].西安工业大学学报，2014, 34(1) :l-7.[4]陈炳权，刘宏立.基于全变分Retinex及梯度域的雾天图像增强算法[J].通信学报，2014,35(6): 139-147.[5]赵宏宇，肖创桕，禹晶，等.马尔科夫随机场模型下的Retinex夜间彩色图像增强[J].光学精密工程，2014,22(4):1048-1 055.[6]马添翼，成波.基于面部表情特征的驾驶员疲劳状态识别[J].汽车安全与节能学报，2010，1(3): 200-204.[7]张伟.基于机器视觉的驾驶人疲劳状态识别关键问题研究[D].北京：清华大学.2011.[8]雷玲，周荫清，李景文.Retinex理论在航空影像增强中的应用[J].系统工程与电子技术，2008,30 (7):1382-1 385.(下转第110页）参考文献[1]比达网.中国在线周边游市场研究报告2016[EB/OL]. (2016-7-1) [2016-9-4]. http://www. bigdata-research. cn/content /201607307. html.[2]阳西述，刘怀玉，胡亚辉.两区域交叉网络图的Dijkstra改进算法[J].计算机科学，2014,41(6):296-299.[3]《运筹学》教材编写组.运筹学[M]. 4版.北京:清华大学出版社，2013.[4]王树西，吴政学.改进的Dijkstra最短路径算法及其应用研究[J].计算机科学，2012，39(5): 223-228.[5]董俊，黄传河.改进Dijkstra算法在G I S导航应用中最短路径搜索研究[J].计算机科学，2012,39(10):245-257.[6]潘若愚，褚伟，杨善林.基于DijkstraPD A C大城市公交线路优化与评价方法研究[J].中国管理科学，2015,29(9): 106-115.[7]王防修，周康.基于回溯法的Dijkstra算法改进及仿真[J].计算机仿真，2013,30(11):352-355.[8]樊守伟，严艳，张少杰，等.Dijkstra算法与旅游路径优化[J].西安邮电大学学报，2014,19(1): 121-124.[9]任鹏飞，秦贵和，董劲男，等.具有交通规则约束的改进Dijkstra算法[J].计算机运用，2015,35(9):2503-2 507.Research and Implementation of Multi Optimal Combination Algorithm inUniversity Students?Travel SiteTANG Bin-wen ZHUO Yu-jia CHEN Mu-ya CHEN Xiao-qing(Chengyi College,Jimei University, Xiamen 361021»China)Abstract Outlets in the Internet,tourism sites and tourism apps develop rapidly.Conforms to the development of the environment,designs and develops a college students’travel site.Firstly,analyzes the feasibility of the site,and proves it?s feasible.Secondly,analyzes market position,user requirements,performance requirements,and has a result of further needs analysis.Thirdly,it?s the design and implementation of tourist routes recommended function,which is finding optimal combination of multi-point route with improved Dijkstra algorithm and providing a reasonable route for tourists.Finally,completes and tests the website through php and apache.Key words multi optima,Dijkstra algorithm,travel site,PHP(上接第104页）Vehicle Active Safety Technology of Image EnhancementAlgorithm based on Retinex TheoryWANG Ping HUANG Feng-hua(Department of Computer Engineering,Sunshine College»Fuzhou 35000,China)Abstract The vehicle active safety technology monitoring system is easy to be affected by the factors such as drivers?individual and illumination variations in the case of complex road,night environment and weak illumination,makes the accuracy of the algorithm greatly reduced.In order to improve the accuracy of image processing algorithm,this study extracts the low frequency part of the image by the image enhancement technology based on Retinex theory,and uses multi-scale Retinex (MSR)algorithm to compensate image illumination,a new image can be obtained by fusing the gradient image.Experimental results show that,image enhancement algorithm based on Retinex theory can better show the road and driver?s facial features,the robustness of the curve line detection is greatly improved,it?s easy to carry out image processing.Key words retinex theory,image enhancement algorithm,vehicle active safety technology。
基于Retinex模型的雾天图像清晰化算法
基于Retinex模型的雾天图像清晰化算法黄山风景区全年雨雾天气近200天，常规的视频监控系统在这种天气下，很难发挥作用。
为了解决这个问题，黄山针对雾天图像对比度降低的退化现象，提出了一种快速的对比度增强算法。
通过简单变换后发现，大气散射模型的数学表达式符合Retinex模型，因此采用Retinex算法来提高图像的对比度。
同时提出了一种新的平滑保边滤波，用来快速估计Retinex算法中的照度。
它的每次迭代仅需要三次均值滤波，时间复杂度低。
对于彩色图像，通过非线性指数增强图像的饱和度。
实验结果表明，提出的清晰化算法能有效增强雾天图像的对比度（特别是降质严重的低对比度区域），改善彩色图像的色彩，同时较好的保持图像的边缘。
标签：雾；Retinex；对比度；保边滤波；饱和度1、引言黄山，素以奇伟绝俗、灵秀多姿著称于世。
其全年雨雾天气近200天，弥漫在空中的雾气模糊了人们的视线，使得景物的能见度大幅降低，图像中蕴含的许多特征都被覆盖或模糊。
并且图像退化程度跟图像景物到摄像头的距离相关，距离越远，距离越远，退化越严重。
因此，这种退化在空间上是不均匀的。
图像去雾算法主要经历了3个研究阶段：传统图像增强方法，比如直方图处理[1][2]、小波方法[3]和retinex[4]等。
由于雾天退化图像的空间不均匀，这类方法效果有限。
基于物理模型的多图像（或多数据源）复原方法。
由于退化模型与成像距离密切相关，而基于单幅图像很难获得准确的深度信息。
因此，这类方法通过多图像（或多数据源）得到图像深度信息后利用物理模型达到复原的目的。
Narasimhna 等人提出了多种提取场景深度信息的方法，有些需要用到不同天气状态下相同景物的图像[5]，有些利用偏振光的方法[6]。
基于大气散射模型的方法能够在雾天图像增强上达到较好的效果，但要求多图像（或多数据源），因此在实际应用上具有一定的局限性。
基于物理模型的单幅图像复原方法。
由于考虑了雾天成像的物理模型和仅使用单幅图像，这类方法是近年来研究的热点和难点，取得了很大的进展。
基于Retinex理论和卷积神经网络的联合视盘视杯分割方法研究及应用
基于Retinex理论和卷积神经网络的联合视盘视杯分割方法研究及应用基于Retinex理论和卷积神经网络的联合视盘视杯分割方法研究及应用摘要：视盘视杯分割是眼底图像分析的重要任务之一，对于早期糖尿病视网膜病变和青光眼等眼部疾病的诊断具有重要意义。
本文基于Retinex理论和卷积神经网络，提出了一种联合视盘视杯分割方法，并在真实的眼底图像数据集上进行了实验验证。
实验结果表明，该方法在视盘视杯分割的准确率和鲁棒性方面具有显著优势，有望在临床应用中发挥重要作用。
1 引言视盘和视杯是眼底图像中的两个重要结构，它们在眼科疾病的诊断中起着至关重要的作用。
传统的视盘视杯分割方法需要依赖医生手动勾勒，这不仅费时费力，而且容易受主观因素影响。
因此，开发一种能够自动完成视盘视杯分割的方法具有重要的临床应用价值。
2 Retinex理论Retinex理论是一种用于图像增强的经典方法，基于反演原理来模拟人眼的亮度感知。
在Retinex理论中，图像的亮度信息将根据图像自身的亮度分布进行调整，以提高图像的对比度和细节。
因此，将Retinex理论应用于视盘视杯分割可以有效地增强眼底图像中的亮度信息，提高分割的准确性。
3 卷积神经网络卷积神经网络(CNN)是一种深度学习模型，具有强大的图像处理能力。
CNN通过模拟人脑的视觉系统，学习到了图像的特征表示。
在视盘视杯分割任务中，可以利用CNN提取眼底图像的特征，然后通过分类器将提取的特征分为视盘和视杯。
4 联合分割方法基于Retinex理论和卷积神经网络的联合视盘视杯分割方法主要由以下几个步骤组成：4.1 图像预处理首先，对眼底图像进行预处理，包括灰度化、亮度均衡化等。
通过灰度化将图像转为灰度图，减少处理的复杂性；通过亮度均衡化可使图像的亮度分布更均匀，提高Retinex理论的效果。
4.2 视盘分割利用Retinex理论对预处理后的灰度图像进行增强，得到增强后的图像。
然后，通过卷积神经网络对增强后的图像进行特征提取和视盘分类。
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第 38 卷
模型。该模型通过最小化反射分量与阈值梯度的之 差的范数来获取图像的反射分量。Ngቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ等[15]提出了 一种 Retinex 全变分模型。该模型假设了反射分量 具有分片常数的性质（piecewise continuity） ，因此， 属于有界变分 （BV, bounded variation） 的函数空间， 进而使用全变分来对反射分量进行正则化约束。 Wang 等 [16] 将非局部有界变分（ NLBV, nonlocal bounded variation）技术引入到 Retinex 变分模型。 它假设在非局部有界变分函数空间中，反射分量包 含了纹理分块的一个稀疏集，从而使用非局部总变 分来对反射分量进行正则化。Zosso 等[17]给出了一 个非局部 Retinex（non-local Retinex）的统一框架。 该框架引入非局部微分算子（non-local differential ，并在它的基础上构建了基于阈值梯度的 operator） 广义保真项， 从而对反射分量进行约束。 最近， Dou [18] 等 假设照度分量在多数区域是空间平滑的，但包 含局部非平滑区域， 因此， 使用变指数函数 （variable exponent functional）来对照度分量进行约束，从而 更加合理地估计照度分量。 本文分析了全变分 Retinex 模型使用反射分量 的全变分作为正则项存在的不足， 同时借鉴 Ma 等[14] 使用阈值梯度构建反射分量正则项的思路，将相对 梯度的概念引入到 Retinex 模型，提出一种新的 Retinex 变分模型。 进而， 在传统的增强模型的基础 上，提出一种同时考虑反射分量和照度分量的图像 综合增强模型，并用于细节增强、高范围动态图像 压缩、非均匀照度图像增强等图像处理领域。
第 38 卷第 11 期 2017 年 11 月
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Journal on Communications
Vol.38 No.11 November 2017
doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2017212
基于相对梯度正则化的 Retinex 变分模型及其应用
智宁，毛善君，李梅
（北京大学地球与空间科学学院，北京 100871）
摘
要：针对全变分 Retinex 模型使用反射分量的全变分作为正则项存在的不足，引入相对梯度并构建扩展的全
变分正则项，提出一种新的 Retinex 变分模型。相比于变分 Retinex 模型、全变分 Retinex 模型，该模型获取的照 度分量更加光滑，同时反射分量能够分辨更多结构信息和细节要素。进而，提出一种综合考虑照度分量和反射分 量的图像增强模型。通过调整模型参数，可有效应用于高动态范围图像色调映射、非均匀照度增强等图像处理领 域。与其他算法的对比显示，该图像增强模型能够有效处理上述问题并取得较好的效果。 关键词：Retinex 变分模型；相对梯度；综合增强模型；高动态范围图像色调映射 中图分类号：TP391.4 文献标识码：A
Abstract: In view of the shortcomings of the total variational Retinex model which use the total variation (TV) of the reflection as the regularization. An extension of TV regularization with the concept of relative gradient was introduced and finally a new variational Retinex model was proposed. Compared with variational Retinex and total variational Retinex model, the proposed model can preserve the estimated reflectance with more details as well as the more smoothed illumination. Further, a new integrated image enhancement model considering both the illumination and the reflectance was proposed. By adjusting the model parameters, the proposed model can be effectively applied to high dynamic range image tone mapping and non-uniform illumination enhancement. Compared with other algorithms, the proposed model can better handle the above image enhancement problems. Key words: variational Retinex model, relative gradient, integrated image enhancement model, HDR
收稿日期：2017-03-20；修回日期：2017-08-18 通信作者：毛善君，sjmao@ 基金项目：国家重点研发计划基金资助项目（No.2016YFC0801800） Foundation Item: The National Key R&D Program of China (No.2016YFC0801800) 2017212-1
Variational Retinex model based on an extension of TV regularization with relative gradient and its application
ZHI Ning, MAO Shan-jun, LI Mei
(School of Earth and Space Sciences, Peking University, Beijing 100871, China)
1
引言
环绕的 Retinex 算法[8,9]、基于偏微分方程的阈值 Retinex 算法[10]以及基于变分的 Retinex 算法。 Kimmel 等[11]于 2003 年提出了第一个变分框架 的 Retinex 算法，基于照度分量的空间平滑性的假 设，将 Retinex 模型中光照分量的估计转化为二次 规划问题并进行求解。Ma 等[12,13]假设反射分量对 应于图像中变化剧烈的部分，因此引入全变分正则 项来对反射分量的进行求解。Ma 等[14]在阈值梯度 (TG， threshold gradient)的基础上， 提出了 L1 -Retinex
Retinex[1,2]是基于人眼视觉系统提出的图像增 强理论，它能够有效地对图像细节进行增强，同时 保留图像的色彩信息。 Retinex 理论的核心是通过去 除图像的场景光照信息，获取反射图像分量，从而 实现对图像的增强。依据不同假设，产生了众多相 应的 Retinex 算法[3,4]，包括基于路径的 Retinex 算 法[5]、基于随机采样的 Retinex 算法[6,7]、基于中心