Retinex中心环绕算法进行阴影去除

资 源 简 介

Retinex中心环绕算法进行阴影去除

详 情 说 明

Retinex中心环绕算法是一种经典的图像增强技术，主要用于处理光照不均和阴影问题。其核心思想是模拟人眼对光照的自适应能力，通过分离图像中的反射分量（物体本身颜色）和光照分量（环境光影响）来消除阴影。

算法原理 Retinex理论认为，图像的亮度由光照（L）和反射（R）两部分组成。中心环绕算法通过局部对比度调整，提取光照分量并补偿阴影区域。具体步骤如下： 对数变换：将图像转换到对数域，简化光照和反射分量的分离。 中心环绕滤波：使用高斯核卷积计算局部光照估计，中心像素值与周围区域加权比较。 反射分量提取：通过减去光照分量得到反射分量，从而消除阴影。 动态范围压缩：调整结果图像的对比度，避免过曝光或过暗。

实现思路 高斯核选择：不同尺度的核函数影响阴影检测的灵敏度，通常需实验调参。 多尺度融合：结合多个高斯核的结果可提升对不同大小阴影的适应性。 后处理：对反射分量进行直方图均衡化或伽马校正以优化视觉效果。

PPT内容建议 问题引入：光照不均的示例图片及阴影的影响。 Retinex理论公式分解（I(x,y)=L(x,y)*R(x,y)）。 算法流程图：从输入到滤波、分量分离、输出的完整流程。 对比实验：原图、单尺度Retinex、多尺度Retinex的效果对比。 参数分析：高斯核大小与去阴影效果的敏感性关系。

应用扩展 该算法也可用于低光照增强、人脸光照归一化等场景，但需注意过度增强可能导致噪声放大。