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总变分Retinex是一种基于变分方法的图像增强技术,核心思想源于经典的Retinex理论。该方法将输入图像分解为反射分量和光照分量,通过最小化能量函数来实现图像增强。
技术实现主要包含三个关键步骤:首先建立变分能量函数模型,包含数据保真项和正则化项;其次通过交替优化算法分别求解反射分量和光照分量;最后采用合适的数值方法进行高效求解。整个过程能够有效解决传统Retinex方法的光晕伪影问题。
该方法在图像增强领域具有显著优势,特别是在处理不均匀光照图像时,能够保持图像边缘细节的同时有效校正光照。论文提出的变分框架确保了分解过程的稳定性,使得结果更加符合人类视觉感知特性。