阅读背景:

基于Retinex的低照度增强算法

来源:互联网 

一、基本原理

Retinex 理论将一幅图像分为亮度图像和反射图像两部分,通过改善亮度图像对反射图像的影响而达到增强效果。传统Retinex 理论假设,亮度图像对应于原始图像的低频部分,而反射图像对应于高频部分。因此,通常采用一个低通滤波器来估计图像的亮度,但此方法的缺点在于,对于边缘部分会造成模糊。随后,又发展出带“边缘保持”的低通滤波方法,可有效改善这个问题。由于边缘部分的梯度值通常较大,所以与梯度有关的函数也经常拿来“边缘保持”。Retinex 理论将一幅图像分为亮度图像和反射图像两部分,通过改善亮度图像




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