基于RETINEX理论的图像增强恢复算法研究

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1、上海交通大学硕士学位论文基于Retinex理论的图像增强恢复算法研究姓名：肖燕峰申请学位级别：硕士专业：模式识别与智能系统指导教师：赵宇明20070101上海交通大学硕士学位论文基于Retinex理论的图像增强恢复算法研究别和抽取目标的处理得到简化。第二，人们对图像进行分析时，人眼区别的灰度层次大约只有二十几种，但却能够识别成千上万的色彩。而人类视觉系统是世界上最好的图像处理系统，尽管近年来，人类在数字图像处理领域取得了许多进展与成果，但是同人类视觉系统在图像的产生，传输和处理方面的能力相比，目前的图像系统无论是在功能上还是在系统构造上都仅仅处于一个

2、十分初级的阶段。因此，国内外很多专家学者近年对人类视觉系统进行了很多深入的研究。在这样的大的环境下，本文对传统的图像增强算法进行了深入的分析，指出其存在的局限性。接着对目前的人类视觉系统的研究成果进行了深入的讨论，并在此基础上深入的研究了与人类视觉系统息息相关的颜色视觉理论。在这些研究的基础上，本文提出了基于Retinex可变框架模型的图像增强算法。实验证明该算法不但能有效的增强图像的质量，还能避免Retinex算法中带来的光晕效应，同时算法速度与同类型的图像增强算法比较更快速。之后，将这种理论运用到对彩色图像增强中，取得了很好的处理效果。在本文的最

3、后，还对图像增强中经常会出现的噪声现象进行了分析，并提出了行之有效的解决方案，并通过实验数据，证实了新的去噪算法的有效去噪和保留图像细节的良好平衡性。关键字：Retinex，图像增强，人类视觉系统-II-上海交通大学硕士学位论文基于Retinex理论的图像增强恢复算法研究ImageenhancementandrestorationAlgorithmBasedonRetinexABSTRACTThe70%ofthehuman’sinformationchangingispassedbyvisioninformation,andtheimageinfor

4、mationisaveryimportantmediaforinformationchanging.Butinreallife,peoplecannotalwaysgetimagebrightandgoodenoughbecausetheygetimagesatpoorlightconditions.Theseimagescontainsomesceneswhichcannotbeidentified,soimageenhanceprocessisverynecessary.Fordigitalimageprocessingarea,themostc

5、ommonlyusedmethodisimageenhancementandrestorationtoimprovethequalityoftheimage.Forimageenhancement,someinformationoftheimageisenhancementbasedontherequirement;meanwhileremovetheinformationthatwedonotneed.Themaingoalforthisenhancementprocessistomaketheimageprocessedmoresuitablef

6、orthespecialuse.Thatistosay,theoutputimageismoresuitableforhuman’svisionfeatherorforthemachinerecognitionsystem.Thetraditionimageenhancementmethoddealwithgray-levelimagemostly,andpeopleneedtosettheparameterinteractivelyinordertogetagoodenhancementeffectforcertainkindofimagesand

7、forcertainuseoftheimages.However,becauseimageisincreasinglyusedinmanyfields,theimageenhancementalgorithmsshouldbeabletoprocessdifferentkindsofimageadaptivelyandautomatically;what’smore,thealgorithmsshouldbeabletoenhancetheedge,contrastandilluminationatthesametime.Insuchacase,th

8、eresearchofadaptiveimageenhancementalgorithmhasbecomem