基于改进Retinex的城市交通图像增强

为提高在雾霾天气条件下获取的城市交通图像的对比度和清晰度,本文提出了一种基于引导滤波平滑约束和分数阶积分的改进Retinex的图像增强方法.Retinex理论把一幅图像视为照射分量与反射分量乘积的形式.首先,利用引导滤波作为Retinex算法的目标函数的平滑约束项,通过最小化该目标函数获取照射分量;反射分量为原始图像与照射分量的比值,其主要体现图像的局部细节,对反射分量进行分数阶积分掩膜,在去除噪声干扰的同时保留图像的细节信息;最后,将处理后的反射分量与照射分量相乘,得到最终的增强图像.实验结果表明,本文方法在图像平滑和细节保持方面得到了很好的平衡,有效地提高了雾霾天气条件下城市交通图像的对比度和清晰度,使得增强后的图像更加真实自然.