基于稀疏表示的Retinex圖像增強算法研究.pdf

1、圖像增強是圖像處理的重要環(huán)節(jié)，其目的對圖像進行加工，按照特定的要求改進圖像視覺效果或者增強其中一類信息，突出感興趣的信息或抑制不感興趣的信息，得到一個效果更好的增強圖像。其中，降質圖像增強應用最為廣泛，而由于惡劣環(huán)境導致的降質圖像由于其成因的復雜性，特殊性，目前關于降質圖像增強的研究都具有一定的局限性，亟需得到改進和加強。因此，本文針對惡劣環(huán)境，包括天氣、光照、噪聲等原因引起的降質圖像的機理，基于變分框架的Retinex算法，進行降質圖

2、像增強的研究。
　　本文首先介紹了圖像增強的原理，并對其中基于Retinex算法的圖像增強方法進行了比較，分析其優(yōu)缺點。以基于變分框架的Retinex算法為基礎進行研究。針對其對反射分量的先驗知識運用不足，提出了使用稀疏表示理論改進的方法。稀疏表示理論中K-SVD算法對分段定常性質還原性較好的，但是由于字典更新運算量過大導致運算速度緩慢，因此采用批量正交匹配算法，在字典更新過程中只針對更新列進行計算，大大減少運算量并提升了運算速度