基于粒子群优化的Retinex图像增强

在图像处理领域,数字成像设备优化与计算机技术飞速发展相结合,图像增强逐渐成为了图像处理领域研究的重点以及焦点之一。基于全局特征的Retinex理论是基于人类视觉系统的色彩恒常性的一种图像质量增强经典算法,它通过模拟人眼的观察方式来获取目标最本质的特征,该算法具有显著的动态压缩性、颜色恒常性和色调再现等优势。本文通过对传统经典的单尺度Retinex图像增强算法的学习分析,发现该算法存在的不足,此基础上设计了一种基于粒子群优化的Retinex图像增强改进算法,取得了较好的增强效果。