基于Retinex理論的小波域圖像增強方法研究.pdf

1、圖像增強作為圖像處理中重要的預處理手段，由于其應用廣泛，受到人們的廣泛重視。所謂圖像增強，是指有目的地強調(diào)圖像像素的整體或局部取值特性，以改善圖像視覺效果或滿足特殊分析的需要。RetineX理論及相關算法是圖像增強的新思路，其理論基礎是色彩的恒常性，它通過模擬人眼觀察場景的方式，恢復因圖像采集設備限制而丟失的場景細節(jié)，達到增強圖像對比度，還原物體真實色彩的目的。
　　 本文以RetineX算法為研究重點，通過對傳統(tǒng)的Retine

2、X算法的分析，利用小波變換多分辨率的特點，提出了一種新的RetineX算法，并將RetineX理論引入JPEG2000 壓縮框架，用以增強JPEG2000 壓縮圖像。文章主要內(nèi)容如下：
　　 1、通過從像素比較路徑選擇的角度出發(fā)，分析了RetineX算法一些常用的計算策略，包括基于隨機路徑的RetineX算法、基于迭代計算的McCann'sRetineX算法、基于中心環(huán)繞的RetineX算法，并進行了實驗對比分析。然后對經(jīng)典Re

3、tineX計算方法進行了分析，指出RetineX算法的特點和局限性，并在實驗中得到驗證。
　　 2、針對傳統(tǒng)圖像增強方法在圖像增強的同時不能有效抑制噪聲這一問題，本文根據(jù)小波變換多分辨率的特點，在RetineX理論基礎上提出了圖像亮度與噪聲雙估計模型的圖像增強的新方法。該算法將圖像小波分解后的低頻系數(shù)進行波動抑制，對高頻系數(shù)通過多子帶獨立系數(shù)模型進行亮度估計，同時使用不同的軟-硬估計法對圖像的噪聲進行抑制。該方法不但能有效的提取

4、圖像的亮度信息，而且進行圖像增強的同時能有效的抑制圖像的噪聲，且對于不同的霧天天氣具有良好的自適應性。
　　 3、在研究現(xiàn)有壓縮圖像增強算法的基礎上，將RetineX理論引入到JPEG2000 壓縮框架中，達到增強JPEG2000 壓縮圖像的目的，具體做法分為兩個步驟：RetineX增強和改進亮度量化表。首先以RetineX理論為基礎，將小波變換的低頻系數(shù)看作入射光分量，高頻系數(shù)看作反射光分量，通過修改低頻系數(shù)來調(diào)整場景光照，修