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摘要
本文中,我们提出了两种基于Retinex理论的图像增强变分模型。在基于Retinex理论的图像增强变分模型中,通常使用对数变换作为预处理,该操作的好处是将乘法模型变成加法模型,更容易建模和设计算法。但是该操作会导致反射图像细节丢失。为了克服这一缺点,在第二章中,我们提出了一个基于Retinex理论的保持细节的变分模型,该模型从一张观测图像中同时分解光照与反射。与基于对数变换的模型不同的是,该模型直接在图像域中进行分解。理论上,我们证明了该模型解的存在性。数值上,我们使用交替方向乘子法(ADMM)得到的迭代算法来有效求解该模型。实验结果表明,该模型能够有效地克服图像细节丢失的不足从而实现高质量的...
