基于双边滤波的Retinex图像增强算法

资 源 简 介

基于双边滤波的Retinex图像增强算法

详 情 说 明

基于双边滤波的Retinex算法是一种改进的图像增强技术，它通过模拟人类视觉系统对光照和反射分量的感知机制来提升图像质量。传统Retinex理论假设图像由光照分量和反射分量相乘组成，而双边滤波的引入使其在边缘保持和噪声抑制方面表现更优。

核心处理流程可分为三步：首先利用双边滤波器对原始图像进行平滑处理，提取低频的光照分量。双边滤波同时考虑空间距离和像素相似度，能在平滑光照的同时保留物体边缘。接着通过对数域减法分离出高频的反射分量，这部分包含图像的细节和真实色彩信息。最后对反射分量进行动态范围压缩和伽马校正，重建出视觉感知更自然的增强图像。

该算法特别适用于光照不均场景，如背光照片或低对比度医学图像。相比直方图均衡化等方法，它能避免过度增强噪声，且保持更自然的色彩一致性。实际应用中需注意调节双边滤波的空间域和色彩域参数，以平衡细节增强与噪声抑制的效果。