基于实时Retinex与双边滤波的图像增强算法

摘要

提出一种新的基于Retinex理论的图像增强算法. 这个新算法将双边滤波作为一个去噪环节加入传统的Retinex算法,在实验中有效地抑制了传统Retinex算法中没有解决的噪声问题,从而大大改善了图像增强的处理效果.具体来说,双边滤波器实现简单,并且它的非迭代性和保边性能够在迅速有效去噪的同时保持图像的边界不被模糊减弱.一般被用来去噪的平滑滤波器都容易使物体的边界模糊,与它们相比,用双边滤波器进行去噪不仅较好地平衡了平滑去噪与避免过度模糊的关系,也在处理时间和处理效果上找到了平衡点.同时,实验证实传统Retinex处理后放大的噪声主要来自原图的较暗区域,这使得我们可以在仅处理较暗区域的情况下得到满意的结果.另一方面,通过传统Retinex对原图中光照成分的估计,也使较暗区域能够比较方便地被识别出来.只对较暗区域进行局部处理的做法不仅可以避免在噪声较低的区域造成过度平滑,也能够节省大量的处理时间从而提高处理速度.