亮通道先验Retinex对低照度图像的光照补偿—

最近读了一篇中文论文，发现真的还是中文看着舒服，大概整理一下思路，因为制片看过一篇关于Retinex分解的论文——微光增强的深Retinex分解——思路整理，所以这篇看起来也不费劲。

首先，这也是一篇针对光照不足导致的图像质量退化的问题，作者提出使用两通道先验Retinex算法来补偿图像的光照强度。

1. 具体思路：

①先用亮通道运算对光照分量进行粗估计；
②然后采用引导滤波方法解决局部处理带来的分块效应问题，但这会使补偿后的图像纹理模糊或直接丢失细节；
③因此设计了融合细化策略，消除块效应；
④最后再使用Retinex模型对光照进行补偿。

在这篇论文学到了两个新知识，分别是暗通道先验和亮通道先验

（1）暗通道先验

主要应用在去雾算法中，图像局部暗通道最下值可以对雾获得有效的估计，其数学表达为：

其中I为输入图像，c表示彩色通道。
暗通道的局部最小值可以通过最小滤波来实现，但容易产生块效应，故需要细化。
可以参考这篇文章深入了解——传送门

（2）亮通道先验

亮通道图像定义为：

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亮通道先验Retinex对低照度图像的光照补偿——思路总结

1. 具体思路：

（1）暗通道先验

（2）亮通道先验

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