一种改进的Retinex矿井图像增强算法

摘要

为了改善矿井图像的成像质量,提升观测效果,针对传统Retinex算法处理矿井图像时存在的色彩失真、光晕模糊和过增强等问题,提出一种改进的Retinex矿井图像增强算法.首先将待处理图像从RGB空间转为HSV空间;基于Retinex理论,对V分量采用改进的自适应快速引导滤波进行照度估计,进而获得反射分量;提出一种"S"形函数对照度分量进行照度均衡;对反射分量进行非线性拉伸,实现细节增强;最后将处理后的照度分量和反射分量融合,并转回RGB空间得到最终的增强图像.将本文算法应用于矿井下非均匀照度环境,并与3个具有代表性的算法进行对比.实验结果表明,本文算法增强结果在主观和客观评价方面优于其他算法,在色彩、细节和边缘保持方面均较优,且能够避免过增强现象,实现矿井图像的有效增强.