基于Retinex算法的亮度分层图像增强算法

摘要：在处理低照度的图像时,传统的Retinex算法虽然可以提高图像的辨识度,但是存在“光晕伪影”和图像细节表现不明显等问题,因此本文采用了引导滤波图像分层处理与多尺度Retinex算法相结合的图像增强算法。首先在HSI色彩空间中对原始图像使用引导滤波算法,将图像分成细节图像和基本图像。然后对分离出来的两个图像层构造增益系数,分别进行增强处理后再进行重构,得到一个新的亮度图像。最后,在RGB色彩空间内对新的亮度图像进行色彩恢复从而输出最终的亮度较高、还原度较好的图像。实验结果表明,本文算法使图像的边缘和细节更加突出,而且能够消除“光晕伪影”现象,客观评价指标也有较大幅度的提升。