視網(wǎng)膜-大腦皮層(Retinex)理論認為世界是無色的，人眼看到的世界是光與物質(zhì)相互作用的結(jié)果，也就是說，映射到人眼中的圖像和光的長波(R)、中波(G)、短波(B)以及物體的反射性質(zhì)有關(guān)

其中I是人眼中看到的圖像，R是物體的反射分量，L是環(huán)境光照射分量，(x, y)是二維圖像對應的位置

基于上面的原理，看下Retinex常見的幾種增強算法

一、SSR(Single Scale Retinex)單尺度Retinex算法

它通過估算L來計算R，具體來說，L可以通過高斯模糊和I做卷積運算求得，用公式表示為：

其中F是高斯模糊的濾波器，“ * ”表示卷積運算

其中σ稱為高斯周圍空間常數(shù)(Gaussian Surround Space Constant)，也就是算法中所謂的尺度，對圖像處理有比較大的影響，對于二維圖像

對應于圖像中位置，即：

因此，這個算法的思路就可以歸結(jié)為以下幾步：

1、輸入: 原始圖像數(shù)據(jù)I(x,y),尺度(也就是高斯函數(shù)中的σ)

2、①計算原始圖像按指定尺度進行模糊后的圖像 L(x,y);

②按照log(R)=log(I)-log(L)公式的計算方法計算出?Log[R(x,y)]的值

③將?Log[R(x,y)]量化為0到255范圍的像素值，作為最終的輸出，量化公式：R(x,y) = ( Value - Min )?/ (Max - Min) * (255-0)(注：無需將Log[R(x,y)]進行Exp函數(shù)的運算,而是直接利用Log[R(x,y)]進行量化，即上述公式中的value值)

代碼如下：

效果圖(左邊是原圖，右邊是SSR效果圖)：(其中σ=300，即代碼中的sigma=300)

?

二、MSR(Multi-Scale Retinex)多尺度Retinex算法

多尺度視網(wǎng)膜增強算法(MSR， Multi-Scale Retinex)，最為經(jīng)典的就是3尺度的，大、中、小，既能實現(xiàn)圖像動態(tài)范圍的壓縮，又能保持色感的一致性較好。基于單尺度Retinex算法，多尺度Retinex算法描述如下：

1、需要對原始圖像進行每個尺度的高斯模糊，得到模糊后的圖像Li(x,y),其中小標i表示尺度數(shù)。

2、對每個尺度下進行累加計算??Log[R(x,y)] =??Log[R(x,y)] + Weight(i)* (?Log[Ii(x,y)]-Log[Li(x,y)]); ?其中Weight(i)表示每個尺度對應的權(quán)重，要求各尺度權(quán)重之和必須為1，經(jīng)典的取值為等權(quán)重。

如果尺度數(shù)為3，則：W1=W2=W3=1/3

代碼如下：

效果圖(左邊是原圖，中間是SSR效果圖，右邊是MSR效果圖)

?

?

三、MSRCR(Multi-Scale Retinex with Color Restoration)具有色彩恢復的多尺度Retinex算法

在前面的增強過程中，圖像可能會因為增加了噪聲，而使得圖像的局部細節(jié)色彩失真，不能顯現(xiàn)出物體的真正顏色，整體視覺效果變差。針對這一點不足，MSRCR在MSR的基礎(chǔ)上，加入了色彩恢復因子C來調(diào)節(jié)由于圖像局部區(qū)域?qū)Ρ榷仍鰪姸鴮е骂伾д娴娜毕?

先看一組公式：

RMSRCR(x,y)'=G?RMSRCR(x,y)+b

RMSRCR (x,y)=C(x,y)RMSR(x,y)

C(x,y)=f[I'(x,y)]=f[I(x,y)/∑I(x,y)]Ci(x,y)=f[Ii′(x,y)]=f[Ii(x,y)∑j=1NIj(x,y)]

f[I'(x,y)]=βlog[αI'(x,y)]=β{log[αI'(x,y)]?log[∑I(x,y)]}

如果是灰度圖像，只需要計算一次即可，如果是彩色圖像，如RGB三通道，則每個通道均需要如上進行計算

G表示增益Gain(一般取值：5)

b表示偏差Offset(一般取值：25)

I (x, y)表示某個通道的圖像

C表示某個通道的彩色回復因子，用來調(diào)節(jié)3個通道顏色的比例；

f(·)表示顏色空間的映射函數(shù)；

β是增益常數(shù)(一般取值:46)；

α是受控制的非線性強度(一般取值：125)

MSRCR算法利用彩色恢復因子C，調(diào)節(jié)原始圖像中3個顏色通道之間的比例關(guān)系，從而把相對較暗區(qū)域的信息凸顯出來，達到了消除圖像色彩失真的缺陷。?處理后的圖像局部對比度提高，亮度與真實場景相似，在人們視覺感知下，圖像顯得更加逼真；但是MSRCR算法處理圖像后，像素值一般會出現(xiàn)負值。所以從對數(shù)域r(x, y)轉(zhuǎn)換為實數(shù)域R(x, y)后，需要通過改變增益Gain，偏差Offset對圖像進行修正。

另外：介紹下什么是顏色的簡單白平衡(simplest Color Balance)

白平衡的意思就是：是圖片中最亮的部分為白色，最暗的部分為黑色。其余部分進行拉伸

簡單的說就是：在RGB三通道上分別統(tǒng)計每個像素值的出現(xiàn)次數(shù)。將1%的最大值和最小值設置為255和0。其余值映射到(0，255)，這樣使得每個值通道的值在RGB中分布較均勻。達到顏色平衡的結(jié)果

MSRCR代碼如下：

效果圖(左上：原圖，右上：SSR，左下：MSR，右下：MSRCR)

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作為一枚技術(shù)小白，寫這篇筆記的時候參考了很多博客論文，在這里表示感謝，同時，未經(jīng)同意，請勿轉(zhuǎn)載....

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