retinex图像增强算法的研究
图像增强方面我共研究了Retinex、暗通道去雾、ACE等算法。其实,它们都是共通的。甚至可以说,Retinex和暗通道去雾就是同一个算法的两个不同视角,而ACE算法又是将Retinex和灰度世界等白平衡理论相结合的产物。下面将依次讨论,每个算法写一个心得,欢迎拍砖。
今天先写Retinex。Retinex理论认为,人眼观测到的图像S是光照图像L和物体反射图像R的乘积。而R才是真实的恒常性的图像,但是怎么从观测图像S中计算R呢?这是个病态问题,根本不可解。研究者就通过加以一定的约束条件,比如光照L具有缓变平滑性、L与S有一定的弱相关性等等,然后估计出光照图像L,进而得到R。
从S中如何估计L,就衍生出了各种各样的实现方式,影响较大的有:中心环绕、随机路径、变分、金字塔迭代等等方法。其中,中心环绕算法无疑是影响最大的retinex实现方式,使用高斯尺度算子来估计光照图像,计算速度快。当然,它也有一些缺点:
1) 在强光阴影过渡区容易出现光晕现象;
主要是由于高斯算子不能在过渡区很好的估计光照所致。
2) 对比较亮的图像处理欠佳,比如雾霾图像。
主要原因有二:retinex不是专门的去雾算法;对数化处理压缩了亮区域的显示范围,导致其细节弱化。
由于L和R是乘积的关系,为了便于处理,一般对观测图像S先进行对数处理,这样就转换成了加性关系。使用对数处理可以极大的提升暗区域的像素值,以增加对比度,但代价是压缩了亮区图像的显示范围,导致其细节模糊甚至丢失。所以个人认为,retinex适用于处理那些光照不足黑不拉几的图像,对于比较亮的图像,不妨先进行反色处理再retinex。
3) 色彩保持能力较弱。
因为对rgb三个颜色通道各自归一化处理的缘故,有论文提到了一些改善方法,但我发现还是不容乐观。
此外,三通道各自归一化处理后,其颜色均值是接近于128的,如果后面再跟一个指数化操作(对数处理的反操作),将导致图像颜色明显偏暗,所以这是一般retinex算法只有对数处理没有指数处理的缘故。
所以,我对中心环绕算法做了一点点改进:
主要如下:
1)使用引导滤波来快速估计光照图像,减少光晕的出现,实验表明,该步骤对色彩保持能力也有一定的提升;
2)在使用多个尺度算子进行合成的时候,不是简单的做均值处理;
3)在完成retinex处理之后,再做一次简单的gamma校正,使其均值接近于128。
下面给实验结果图, 可见色彩保持的还不错哦,对雾霾图像也有较好的效果。
软件EXE下载地址:https://pan.baidu.com/s/1dFGBAP7
程序采用python实现,未经性能优化,exe中打包了python及numpy wxpython opencv等重量级模块,故体积较大,如杀毒软件误报为病毒,请信任运行。
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