2013年6月13日 星期四

【Image Processing】Retinex理論影像強化

人的視覺影像主要來自光線波長與不同頻率而有所改變,物體的顏色是由物體反射光的頻率和強度所反映出來的。所以Retinex理論將光線造成的影像色偏影響降到最小。

Retinex的裡面常用的三個模型

  • SSR單尺度Retinex
  • MSR多尺度Retinex
  • MSRCR是帶彩色恢復的多尺度Retinex


當你在正常環境下看到一片綠色葉子,你會知道它是綠色的,既使把它放到一個一間紅光的房間中,你還是知道它是綠色的,但是電腦只能依據RGB的數值判斷葉子的顏色,所以在紅光中的葉子肯定不會被判斷出是綠色的,Retinex可以減少紅光的影響。

基本理論如下:
S(x,y) = R(x,y)×L(x,y)
log(S(x,y)) = log(R(x,y))+log(L(x,y))
R是入射光,也就是紅光,L是反射物質,也就是葉子,而S代表的是電腦取得的影像,而電腦判斷的就是經過R影像後的影像,
所以只要知道R或L就可以推測環境中所有物件的真實顏色了。
Retinex的概念就是從S中估算R,再計算出L,R在頻率影像是屬於低頻,而L則是高頻。
所以只要做低通濾波就可以得到R,然後就可以算出環境中所有的L顏色了。

參考來源:http://kylen314.blog.com/2012/11/20/retinex/

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