沈海洋

摘 要： 圖像采集過程中受到多種因素的影響，使得原始圖像質(zhì)量難以滿足圖像處理的實際要求，為了提高圖像的質(zhì)量，設(shè)計了基于改進Retinex的圖像增強算法。首先對當前圖像增強的研究現(xiàn)狀進行分析，然后描述了Retinex算法的工作原理，并對其不足進行相應(yīng)的改進，最后將改進Retinex算法應(yīng)用于圖像的增強中，并采用多幅圖像進行了仿真實驗。結(jié)果表明，改進Retinex算法能夠大幅度提升圖像視覺效果，而且各種定量評價指標也優(yōu)于當前其它圖像增強算法，具有廣泛的應(yīng)用范圍。

關(guān)鍵詞： 圖像處理; 增強算法; 視覺效果; 峰值信噪比

中圖分類號： TP391

文獻標志碼： A

文章編號：1007-757X（2019）06-0144-03

Abstract： The image acquisition process is affected by many factors so that the quality of the original image is difficult to meet the actual requirements of image processing. In order to improve the quality of the image， an improved Retinex based image enhancement algorithm is designed. First of all， the current research status of image enhancement is analyzed， and then the working principle of Retinex algorithm is analyzed， and its shortcomings are improved. Finally， the improved Retinex algorithm is applied to image enhancement， and the simulation experiment is carried out with specific images. The results show that the improved Retinex algorithm can greatly improve the visual effect of the image， and the quantitative analysis index is also better than the other image enhancement algorithms， and has a more extensive application value.

Key words： Image processing; enhancement algorithm; Visual effect; Peak signal-to-noise ratio

0 引言

圖像在采集和傳送過程中，由于多種因素的影響，圖像變得模糊，再加上噪聲的干擾和污染，導致圖像質(zhì)量下降，有的圖像質(zhì)量已經(jīng)不能使用戶滿意，無法滿足實際應(yīng)用的要求，因此需要對圖像質(zhì)量進行改善。圖像增強是改善圖像質(zhì)量的一項重要技術(shù)，因此圖像增強算法設(shè)計成為當前圖像處理研究中的熱點問題[1，2]。

當前圖像增強算法眾多，如直方圖均衡化、頻域濾波等，它們可以去除圖像中一些無用信息，突出圖像中重要信息，提高了圖像的可辨識性[3]。但是這些算法的局限性十分明顯，如直方圖均衡化方法易丟失邊緣等重要像素，且只能應(yīng)用于灰度圖像，無法對彩色圖像進行增強處理，而彩色圖像包含的信息更加豐富，實際應(yīng)用范圍更廣[4，5]。頻域濾波主要目的去掉噪聲，但會去掉圖像中的一些有用的信息，增強后的圖像失真十分嚴重[6]。20世紀80年代，有學者提出了Retinex算法，并用于彩色圖像增強中，與傳統(tǒng)的色彩理論不同，Retinex算法只關(guān)注反映物體本質(zhì)特征的信息，相對于其它算法，Retinex算法增強后的圖像色彩保真度更高，可以獲得用戶滿意的圖像增強效果[7]。最早的Retinex算法同樣存在一定的不足，如計算量大，影響圖像處理的效率，為此有學者對Retinex算法進行了改進，如出現(xiàn)了基于同態(tài)濾波的Retinex算法，基于泊松方程的Retinex算法等，它們?nèi)〉昧烁玫膱D像增強效果，但是當光照變化大時或者低照度條件，增強后圖像經(jīng)常出現(xiàn)“光暈偽影”，或者圖像過暗，嚴重影響的圖像質(zhì)量[8，9]。

為了進一步提高增強后圖像的質(zhì)量，提出了基于改進Retinex的圖像增強算法，自適應(yīng)拉伸飽和度分量，Gamma算法校正反射分量，引入顏色恢復機制，圖像增強的仿真實驗結(jié)果表明，無論定性分析或定量分析結(jié)果，本文改進Retinex算法均更優(yōu)，獲得十分理想的圖像增強結(jié)果。

1 傳統(tǒng)Retinex算法

當光照條件發(fā)生變化時，人們對物體顏色的感知也會發(fā)生相應(yīng)的改變，即所謂的顏色恒常理論?；陬伾愠＠碚摚瑢W者Land提出了Retinex理論。Retinex理論認為物體顏色由物體對光線的反射能力，與光源的強度無關(guān)。圖像I（x，y）包括光照分量L（x，y）和反射分量R（x，y），可以得到[10]式（1）。

對式（1）對進行取對數(shù)運算，可以得到式（2）。

基于以上分析，可以知道Retinex理論的工作原理如圖1所示。

當前Retinex算法類型很多，最初為基于路徑的Retinex算法，在實際應(yīng)用中，其缺陷相對較多，如光照分量L（x，y）的值估計精度低，誤差比較大，增強后圖像經(jīng)常出現(xiàn)光照亮度不均勻現(xiàn)象。在基于路徑的Retinex算法基礎(chǔ)上，出現(xiàn)了基于中心/環(huán)繞的Retinex算法，其以原像素點位為中心進行迭代運算，其中單尺度Retinex（SSR）算法是最常用的一種基于中心/環(huán)繞的Retinex算法，基本形式為式（4）。

SSR算法存在色感一致性和信息豐富度的矛盾，為此又提出了多尺度Retinex（MSR）算法，其可以保證在圖像色感一致性，同時可以對信息進行動態(tài)壓縮，可表示為式（7）。

2 改進Retinex算法

2.1 自適應(yīng)拉伸圖像的飽和度分量

傳統(tǒng)Retinex算法對彩色圖像的R、G、B分量進行增強，易破壞R、G、B分量之間的內(nèi)存聯(lián)系，為此首先將彩色圖像轉(zhuǎn)換成HSI空間模型，其中H、S、I分別描述色彩的色調(diào)、飽和度和亮度，其中飽和度主要描述圖像色彩的深淺程度為（9）。

當光照條件不太好時，S的值比較小，為此，需要對飽和度進行自適應(yīng)拉伸，具體如式（10）：

2.2 增強圖像的亮度

在低照度條件下，彩色圖像的亮度比較，為此采用引導濾波與原始進行卷積操作，對圖像的入射分量進行估計。引導濾波可以表示為式（11）。

2.3 顏色的恢復處理

圖像增強處理后，圖像顏色可能會出現(xiàn)失真現(xiàn)象，因此需要要對圖像顏色進行恢復處理。顏色恢復函數(shù)為式（14）。

基于改進Retinex算法的工作流程如圖2所示。

3 仿真測試

3.1 實驗對象

為了分析改進Retinex算法圖像增強效果，選擇幾幅經(jīng)典的圖像作為研究對象，它們具體如圖3所示。

3.2 主觀視覺效果評價

選擇文獻[7]的圖像增強算法進行對比測試，它們的圖像增強處理效果如圖4和圖5所示。

對圖像增強處理效果進行對比和分析可以發(fā)現(xiàn)

（1） 對比算法對圖像進行增強處理后，圖像整體仍然還是是比較暗，圖像亮度提升不明顯，但是顏色失真十分嚴重，圖像中所獲得的細節(jié)信息少，使得一些重要信息無法有效辨識，有圖像出現(xiàn)了明顯的“過增強”現(xiàn)象，圖像增強效果不理想。

（2） 本文算法對圖像進行增強處理后，圖像的視覺效果得到了顯著的改善，圖像細節(jié)細息多，圖像十分清晰，而且不存在“過增強”現(xiàn)象，能夠有效抑制圖像的色彩失真現(xiàn)象，獲得了十分理想的圖像增強結(jié)果。

3.3 客觀質(zhì)量評價

為了更加客觀、科學對圖像增強后效果進行評價，選擇峰值信噪比（PSNR）、亮度（B）、對比度（C）作為評價指標。兩種圖像增強算法的客觀評價指標值如表1所示。

對表1測試結(jié)果進行分析可以發(fā)現(xiàn)，本文算法峰值信噪比值更相對更大，這表明經(jīng)過本文算法增強處理后，圖像包含的有用信息多，圖像細節(jié)信息豐富，而對比算法丟失了大量的圖像細節(jié)信息，相對于對比算法，本文算法的圖像亮度、對比度也得到了相應(yīng)的提升，說明本文算法可以使圖像更加清晰，圖像增強效果十分明顯，更加有利于人眼識別。

4 總結(jié)

為了解決當前圖像增強算法存在的弊端，提出改進Retinex的圖像增強算法，測試結(jié)果表明，本文算法可以豐富圖像的重要細節(jié)信息，圖像的亮度和對比度均得到了改善，圖像更加清晰，色彩更加逼真，圖像增強效果明顯優(yōu)于對比算法，具有更高的實際應(yīng)用價值。

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（收稿日期： 2018.06.14）