基于Retinex理论的低照度图像对比度增强算法

作者：张恩齐; 孔令胜; 郭俊达; 刘虹良

来源：机电工程技术, 2022, 51(03): 95-98+144.

DOI：10.3969/j.issn.1009-9492.2022.03.019

• 图像分解
• 亮度转化函数
• Retinex理论
• 图像增强

低照度图像的对比度增强是图像处理领域中的热点问题，但图像对比度增强的同时难以有效保持图像的纹理及细节，图像的质量得不到保证。为了解决这个问题，将图像分解、亮度转化函数及Retinex理论相结合，提出了一种简化的基于Retinex理论的低照度图像对比度增强算法，可对单张低照度图像进行处理。首先，基于低秩纹理先验的结构-纹理图像分解模型对图像进行分解，提取原始图像的纹理图，再对原始图像进行初始照射图估计、照射图纹理去除、边缘清晰及亮度增强等处理；然后利用增强后的照射图和Retinex理论，得到原始图像的反射图像；最终，将反射图与纹理图相结合得到最终融合图像。实验结果表明，所提出算法的自然统计特性（NIQE）评价值更低，可同时降为1.82和1.89，具有更好的图像质量，较其他方法表现出更好的增强效果，证明了该算法在图像对比度增强的同时保证了图像的纹理以及细节。

• 单位
  中国科学院长春光学精密机械与物理研究所; 中国科学院大学