关于Retinex图像增强算法的一些新学习

关于Retinex图像增强算法的一些新学习。 - Imageshop

时间 2014-06-26 16:50:00   博客园精华区

原文   http://www.cnblogs.com/Imageshop/p/3810402.html

主题  算法

最近再次看了一下IPOL网站，有一篇最近发表的文章，名字就是Multiscale Retinex，感觉自己对这个已经基本了解了，但还是进去看了看，也有一些收获，于是抽空把他们稍微整理了下，原始文章及其配套代码详见：http://www.ipol.im/pub/art/2014/107/ 。

      之前在我的  带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法（MSRCR）的原理、实现及应用  一文中已经较为详细的描述了Multiscale Retinex的基本原理和应用，这里就不再做过多的说明。为表述方便，还是贴出其基本的计算原理：

上式中，I为原始输入图像，F是滤波函数，一般为高斯函数，N为尺度的数量，W为每个尺度的权重，一般都为1/N， R表示在对数域的图像的输出。

由于R是对数域的输出，要转换为数字图像，必须将他们量化为[0,255]的数字图像范畴，关于这个量化的算法，有这极为重要的意义，他的好坏直接决定了最终输出的图像的品质。

目前，结合上述文章中提出的一些过程，有4种方式进行处理：

第一种，也是最容易想到的就是，直接线性量化，即采用下式进行处理：

    

这种方式，由于Retinex数据处理后的高动态特性，数据分布很广，会出现严重的两极化现象，一般难以获得满意的结果。

第二种，就是在经典的MSRCR文章《A Multiscale Retinex for Bridging the Gap Between Color Images and the Human Observation of Scenes》中提出的Canonical Gain/Offset 算法。计算公式如下：

          

其中G和b为经验参数。

第三种，实在上述文章中提到的Simplest Color Balance（我简写为SCR）方式，这种方式的处理类似于Photoshop中的自动色阶，他把数据按照一定的百分比去除最小和最大的部分，然后中间的部分重新线性量化到0和255之间。

第四种，就是GIMP的Retinex算法，这个可详见  带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法（MSRCR）的原理、实现及应用  一文的描述。

还有一种方式，就是大家知道HDR的过程吧，他也是将高动态的数据量化到图像的可视范围，因此可以直接将这类算法应用与这个问题上。我也做了实验，效果似乎一般。

在用第二种或第三种方式处理时，最好还需要有个Color Restoration的过程，因为如果直接对MSR处理的结果进行量化，得到的图像往往整体偏灰度，这是由于原始的彩色值经过log处理后的数据范围就比较小了，这样各通道之间的差异也很小，而之后的线性量化比log曲线要平滑很多，因此整体就丧失了彩色。

论文中提出了修正方式如下：

其中β=46，α=125为经验参数，但是最终我的分析认为β不可能取这么大，取1试验表明效果还不错。

对于一些原始图像HUE较为合理的图，如果用经典的MSRCR算法，会导致处理后的图容易偏色，上述论文提出了对图像的Intensity数据进行Retinex处理，然后再把数据根据原始的RGB的比例映射到每个通道，这样就能在保留原始颜色分布的基础上增强图像，文章中称其为MSRCP。

这个算法的编码论文的附带代码里已经有了很好的例子了，其实真是很简单的工作，需要的朋友自己去参考。

我自己做了5种算法的比较，分别是：

MSRCRGIMP - Gimp内嵌的Retinex增强算法

MSRCRStandard - 按照《A Multiscale Retinex ....  the Human Observation of Scenes》一文写的算法，其中G=30，B=-6，β=1，α=125

MSRCRSCR  -          使用Color Restoration + Simplest Color Balance算法量化得到的结果

   MSRCPSCR  -          使用Intensity数据 + Simplest Color Balance算法量化得到的结果

MSRHSV - 对HSV空间的V分量进行（用的SCR量化）Retinex处理并返回RGB空间后的结果

他们的效果比较如下：

  

original      MSRCRGIMP                  MSRCRStandard

  

      MSRCRSCR       MSRCPSCR   MSRHSV

  

original      MSRCRGIMP               MSRCRStandard

  

MSRCRSCR          MSRCPSCR   MSRHSV

  

original      MSRCRGIMP               MSRCRStandard

  

  MSRCRSCR          MSRCPSCR   MSRHSV

孰好孰坏给位自己去斟酌吧。

算法效果测试：http://files.cnblogs.com/Imageshop/Retinex%E7%BB%BC%E5%90%88.rar

很久没有写博客了，其实也没有江郎才尽的感觉，就是呢没有想写的冲动。现在写也无以前那么认真了，感觉就是像计流水账一样。算了，记账就记账吧。

****************************基本上我不提供源代码，但是我会尽量用文字把对应的算法描述清楚或提供参考文档************************

*************************************因为靠自己的努力和实践写出来的效果才真正是自己的东西，人一定要靠自己*******************

****************************作者： laviewpbt   时间： 2014.6.26    联系QQ:  1664462947  转载请保留本行信息********************