基于全变分Retinex及梯度域的雾天图像增强算法-论文.pdf

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1、第35卷第6期通信学V_0l_35No．62014年6月JoumalonCommunicatiOILSJune2014doi：10．3969／j．issn．1000-436x．2014．06．018基于全变分Retinex及梯度域的雾夭图像增强算法陈炳权，一，刘宏立(1．湖南大学电气与信息工程学院，湖南长沙410082；2．吉首大学信息科学与工程学院，湖南吉首416000)摘要：为提高雾天图像增强的对比度并保持颜色恒常性，提出了基于全变分Retinex及梯度域的雾天图像增强算法。首先，采用高斯一赛德尔GS

2、(Gauss．Seide1)迭代算法对基于Retinex的全变分能量泛函数进行求解，从而有效地保持颜色恒常性；其次，采用相对梯度与绝对梯度相结合的方式拉伸雾天图像较亮处的梯度，在全变分Retinex理论下重建增强后的雾天图像，并将该增强算法应用到彩色图像；最后，加权融合基于全变分Retinex增强算法与梯度域增强算法的增强结果，使得增强结果既能提高对比度又能保持色彩恒常性。实验结果表明，本算法提高了雾天图像增强后的对比度和清晰度，具有颜色恒常性、颜色保真高等特性。关键词：雾天图像；图像增强；Retinex

3、算法；梯度域中图分类号：TP391．4文献标识码：A文章编号：1000．436X(2014)06．0139．09Al~gorithmflorfog2gVyimamg,eenhIIancementbasedonthlletotalvariationalRetinexandgradientdomainCHENBing．quan1,2LIUHong—li(1．DepartmentofElectricalandInformationEngineering，HunanUniversity，Changsha41008

4、2，China；2．DepartmentofInformationScienceandEngineering，JishouUniversity，Jishou416000，China)Abstract：Consideringthepreservationofcolorconstancyandtheimprovementofcontrastratiooffoggyimageen-hancement，thefoggyimageenhancementalgorithmbasedonthetotalvariatio

5、nalRetinexgradientdomainmethodwasproposed．Firstly，thealgorithmusedtheGS(Gauss-Seide1)iterativemethodtoresolvetheRetinexvariationalenergyfunctionalSOthatthecolorconstancywasremainedandtheoperationalvelocityoftheproposedalgorithmwasimproved．Secondly，thealgo

6、rithmstretchedstronglythegradientofthehigherlightblocksinthefoggyimagebycombiningtherelativegradientandtheabsolutegradient，andreconstructedthefoggyenhancementimageswiththecontextofleastsquaresandextendedtheenhancementmethodtoprocessthecolorimages．Lastly，t

7、heenhancementimagesbyusingthetotalvariationalRetinexmethodandthegradientdomainalgorithmwerefusedweightedlytokeepthecolorconstancyandimprovethecontrastratio．TheexperimentalresultsshowthattheproposedalgorithmCaneffectivelyimprovetheimage’Scontrastanddefinit

8、ion，thealgorithmcouldke印bettercolorconstancyandhighcolorfidelity．Keywords：foggyimage；imagesenhancement；Retinexalgorithm；gradientdomain有效处理方法uJ。引言在雾天环境下采集图像时，像素值原本较低图像增强(imageenhancement)作为图像处理的被增大、原本较高的被减弱，对比度的退化现领域