摘要：随着科技的不断进步，带来经济飞速发展的同时，环境也变得越来越差，雾霾天气的增多对人们的生产生活带来了非常严峻的影响。面对雾化的图像，Retinex理论对这种图像处理起来效果较好，但其缺点是处理量较大，耗费的时间长等问题，本文主要是对此算法进行改进，获得一个高质、高效的图像去雾算法。

本文研究内容在分析传统的Retinex算法基本原理的基础上，针对该算法现在在处理雾化图像存上存在的不足，深入研究后提出一种改进的Retinex算法，该算法主要是从传统的RGB（Red，Green，Blue）颜色空间模型装换到HSV（Hue，Saturation，Value）颜色空间模型进行计算，大幅度降低图像去雾算法的数学计算量，该算法主要是对亮度分量V进行Retinex去雾处理，对饱和度S进行拉伸来扩展动态范围，在处理过程中始终保持色调H不变，这样既降低了去雾算法的数学计算量也可以避免传统Retinex算法带来的图像画面失真的现象，能够从像素点上增强多种自然图像和医学影像，更加真实的恢复图像原本的边缘、色彩和细节。该算法应用在雾化图像处理中，不论是在质量上还是效率上都比经典算法得到很好的改善，通过一系列计算机仿真实验结果表明本文提出的理论不论是在视觉效果还是在评价指标上都优于已有的传统算法。

关键词：Retinex；图像增强；去雾算法；颜色空间转换

目录

摘要

ABSTRACT

第 1 章 绪论- 1 -

1.1论文研究背景与意义- 1 -

1.2国内外研究现状- 1 -

1.3 本文的主要研究内容- 2 -

1.4 本文的主要工作及结构安排- 2 -

第 2 章  Retinex算法综述- 4 -

2.1 Retinex理论- 4 -

2.2 Retinex基本原理- 4 -

2.3经典Retinex算法的缺陷- 5 -

第 3 章  基于路径的Retinex算法的研究- 7 -

3.1基于路径的Retinex理论- 7 -

3.2基于不同路径的Retinex模型的图像像素强度- 7 -

3.3 Frankle-McCann算法- 8 -

3.3.1 Frankle-McCann算法基本原理- 8 -

3.3.2 Frankle-McCann算法步骤- 9 -

3.3.3 实验结果对比分析- 10 -

第 4 章  基于中心/环绕Retinex方法- 12 -

4.1单尺度Retinex算法（SSR算法）- 12 -

4.2 SSR实验算法分析- 13 -

4.3多尺度Retinex图像去雾算法- 15 -

4.4 MSR算法处理结果分析- 15 -

第 5 章 基于改进HSV的Retinex算法的研究与分析- 17 -

5.1图像增强的基本方法 - 17 -

5.1.1直方图均衡化- 17 -

5.1.2均值滤波- 17 -

5.2 Retinex问题的变分方法- 17 -

5.2.1加权变分方法- 18 -

5.3改进的Retinex算法- 19 -

5.4颜色空间的转换- 19 -

第 6 章 改进算法的实现与综合评价- 22 -

6.1主观评价- 22 -

6.2客观数据评价- 22 -

6.3其他处理量- 24 -

第 7 章 总结与展望- 25 -

参 考 文 献- 26 -

致  谢- 28 -