基于光照和反射分析的低光照圖像顏色增強.pdf

1、物體的顏色由外界光照和物體的固有反射系數(shù)決定，但是人眼可以根據(jù)自身的視覺特性自適應消除外界光照的影響。這種在不同的外界光照下感受出物體的真實色彩的視覺特性，稱為人類視覺的顏色恒常性。視頻圖像采集設備的成像過程就是模仿人眼的視覺成像過程，但是機器視覺缺少類似大腦視覺皮層的分析過程，無法消除外界光照的影響，尤其是在低光照環(huán)境下，不能準確地記錄物體的真實色彩，嚴重影響彩色數(shù)字圖像的主觀質量。因此，如何有效抑制低光照對圖像顏色信息的影響，為后續(xù)

2、的圖像處理提供更加真實可靠的圖像顏色信息，一直以來都是彩色數(shù)字圖像處理領域研究的重點問題之一。如何對低光照圖像進行顏色校正和增強是本文的主要研究工作。
　　常規(guī)的多尺度中心/環(huán)繞Retinex顏色校正算法在處理低光照圖像時，導致噪聲放大和偽光暈現(xiàn)象的出現(xiàn)。本文提出的基于雙邊濾波的中心/環(huán)繞Retinex低光照圖像顏色增強算法，充分利用光照信息變量對反射系數(shù)變量進行降噪處理，并對反射系數(shù)變量采用非常規(guī)的伽馬校正操作。該算法首先根據(jù)多

3、尺度中心/環(huán)繞Retinex理論，結合光照信息圖像的亮度分布特點和表征意義，對反射系數(shù)圖像進行區(qū)域劃分并進行區(qū)域自適應雙邊濾波，從而抑制噪聲。其次，結合伽馬校正思想對原低光照圖像的光照信息變量和反射系數(shù)變量進行不同類型的對比度和亮度重構，在噪聲受到抑制的前提下增強圖像亮度和突出圖像細節(jié)，從而消除偽光暈現(xiàn)象。最后，將修正以后的光照信息圖像和反射系數(shù)圖像進行融合，增加結果圖像的低頻信息，使圖像更加平滑自然，符合人的主觀感受。
　　基于

4、Retinex理論的顏色校正算法的核心思想是合理估計出原圖像的光照信息并在原圖像中去除該光照信息的影響。但是，對低光照圖像進行顏色增強時，Retinex算法破壞并拋棄了原圖像中的可利用信息，導致低光照圖像在亮度和色彩增強的同時圖像的細節(jié)丟失和紋理模糊。反射系數(shù)圖像的色彩表達能力要強于原低光照圖像，而在圖像細節(jié)方面的表達能力要弱。因此，本文提出的基于局部顏色遷移理論的低光照圖像顏色增強算法考慮到原低光照彩色圖像中色彩分布的差異性，利用Me