1 简介

本文提出了一种基于Retinex的雾霾图像的去雾增强算法,将受到雾霾天气影响的欠清晰图像用Retinex算法进行处理,获得增强图像.针对图像处理后出现噪点的问题,使用中值滤波对图像进行滤波处理,去除噪声.仿真实验表明该算法对受到雾霾天气影响的图像有较好的增强效果,降低噪声,画面清晰.

Retinex 是由 Edwin.H.Land 提出的阐述人类的视觉系统如何对捕获到的视觉信息进行处理并在大脑皮层中形成影像的模型。Retinex 理论解释了为何在外界光照强度不同的条件下，视觉颜色还是恒定的。Retinex 理论认为人类的大脑皮层所形成的关于目标物体的颜色信息只与目标物体表面的反射性质有关，与外界光照强度无关。人类的视觉系统能够将所获取的视觉信息分为外界光照变化信息和物体表面的本质信息，前者变化表现为平滑的照明梯度曲线，后者变化表现为突变的照明梯度曲线。通过计算外界光照强度的变化信息就可以获得物体表面的本质信息，从而获得物体的本来面貌特征，形成颜色恒常性。Land 通过实验证明了人类对于颜色的感知在一定程度上与外界光的光谱无关。Land[38]认为人类具有视网膜皮质系统，能够对三种锥体细胞所获得的视觉信息进行处理，它能够消除外界光照的影响，只保留目标物体表面的特征信息。视网膜皮质系统通过比较获得的图像中各个点的相对反射值并综合三种锥体细胞的结果，从而产生颜色恒常性。Retinex 理论很好的诠释了颜色恒常性，并被大量科学研究所证实。后来，很多研究者在这一理论的基础上提出了多种算法，例如单尺度Retinex算法、多尺度Retinex算法、McCann’s Retinex 算法等等[39-40]。尽管这些算法不尽相同，但其基本原理都非常相似，都是通过对原始图像进行高斯滤波来获取照度图像，并尽量准确的获取照度图像，最后将照度图像从原始图像中分离出来，从而获得反射图像。

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