引言

對人眼而言，一張好的圖像除了逼真的意境外，還需豐富的色彩、細膩的細節(jié)。然而，在光比非常大的場景，比如在太陽出來時逆光拍攝。如果用數(shù)碼相機拍攝獲得的圖像，不是看到白晃晃的天空就是看到背光處黑洞洞的陰影，這是因為數(shù)碼相機中將真實場景的光輻射轉(zhuǎn)化為電信號的CCD傳感器的動態(tài)范圍比較?。ㄒ话悴怀^1000:1），而真實場景的動態(tài)范圍都遠遠超過這個范圍，導(dǎo)致只能保證一部分影像準確曝光，使得高光部分畫面過曝丟失較多細節(jié)或者較暗部分欠曝?zé)o法分辨。為了得到層次豐富，包含細節(jié)較多的圖像，目前很多專業(yè)級別的攝影師多采用膠片拍攝，而對于更多采用普通的數(shù)碼相機的非專業(yè)級別的攝影者們，通常是后期利用一些圖像處理軟件來制作高動態(tài)范圍（HighDynamicRange，HDR）圖像。

通常，用相機獲得一幅圖像的目的是為了能夠通過顯示設(shè)備重現(xiàn)所記錄的場景，使用戶從重現(xiàn)場景獲得的信息與身臨其境所獲得的無差異。一般的顯示設(shè)備只能表示24b/像素,R、G、B各占8位，而真實場景和通過光電器件獲得的HDR圖像的動態(tài)范圍都超過了低動態(tài)范圍顯示設(shè)備能顯示的動態(tài)范圍，導(dǎo)致在低動態(tài)范圍（LDR）顯示設(shè)備上不能直接顯示高動態(tài)范圍圖像。為了能顯示高動態(tài)范圍圖像，目前主要有兩種方法：一種是開發(fā)高動態(tài)范圍圖像顯示器，但是技術(shù)還不成熟,而不能廣泛推廣應(yīng)用；另外一種是色調(diào)映射，即通過壓縮高動態(tài)范圍圖像的動態(tài)范圍，使其能夠在低動態(tài)范圍顯示器上顯示。目前色調(diào)映射的方法已經(jīng)比較成熟，不同的色調(diào)映射算法產(chǎn)生的效果不同，但最終的目的都是在壓縮亮度范圍的同時，還要保存高動態(tài)范圍圖像的顏色保真度等信息。

近幾年來，HDR圖像逐漸興起。HDR圖像的制作途徑主要有兩種：一種是拍攝時采用包圍曝光法，獲得同一場景的一組曝光量不同的圖像，然后利用Photoshop等專用軟件進行疊合；另外一種就是利用數(shù)碼相機的RAW文件，以不同的曝光補償輸出，然后進行疊合。第一種方法比較常見，通過HDR合成后，亮的地方可以非常亮，暗的地方可以非常暗,但是亮暗部的細節(jié)都比較明顯。

對于使用JPG、PNG等格式的普通LDR圖像的廣大普通用戶，在拍攝圖像時，有時因為拍攝器件本身性能或外界光線等原因（如陰霧天氣、夕陽斜射、拍攝者位置受限）導(dǎo)致拍攝圖像對比度差或出現(xiàn)大片陰影區(qū)，就希望通過后期處理從單張的低動態(tài)范圍圖像獲得色彩豐富、對比度高、細節(jié)更多的圖像，使處理后的圖像甚至能用于航空航天、軍事、醫(yī)療和科學(xué)研究等領(lǐng)域。因此本文將采用基于單尺度Retinex算法的圖像色調(diào)映射法，并結(jié)合直方圖均衡化和顏色空間轉(zhuǎn)換來增強圖像，使增強后的圖像和真實場景有更接近的效果。

2Retinex理論模型及SSR改進算法

Retinex理論是一種建立在科學(xué)實驗和科學(xué)分析基礎(chǔ)上的基于人類視覺系統(tǒng)（HumanVisualSystem）的色彩的理論,該算法的基本原理模型最早是由EdwinLand于20世紀70年代提出的。Retinex理論［4］的基本內(nèi)容是物體的顏色是由物體對長波（紅）、中波（綠）和短波（藍）光線的反射能力決定的,而不是由反射光強度的絕對值決定的，物體的色彩不受光照非均性的影響，具有一致性，即Retinex理論是以色感一致性i顏色恒常性）為基礎(chǔ)的。照度引起的顏色變化通常表現(xiàn)為平滑的照明梯度，而表面變化引起的顏色變化則常表現(xiàn)為突變的形式。通過區(qū)分這兩種變化形式，就能將圖像的照度變化和表面變化辨別出來，從而可知由照度變化引起的表面變化對色感保持恒定。因此，理論模型中圖像主要由兩部分組成，分別是入射光和反射物體。其基本理論模型如圖1所示。

其中:L(x,y)表示入射光，直接決定了圖像中像素能達到的動態(tài)范圍;R(x,y)表示物體的反射性質(zhì)，決定了物體的內(nèi)在性質(zhì)；(x,y)表示觀察者能接收到的反射光形成的圖像。

Retinex理論的目的就是通過某種方法估計接近真實場景的入射光并去除或降低它的影響，實現(xiàn)從圖像S中獲得體現(xiàn)物體的內(nèi)在性質(zhì)。Retinex算法分為三大類，它們分別為：基于路徑的Retinex算法、Retinex迭代算法和基于環(huán)繞的Retinex算法。基于環(huán)繞的Retinex算法又分為單尺度Retinex算法

(SSR)和多尺度Retinex算法(MSR)。其中SSR算法的實現(xiàn)和操作比較簡單，并且運算速度比較快。為了能從單張低動態(tài)范圍的圖像獲得更好效果(如:動態(tài)壓縮范圍壓縮、顏色保真等)的圖像，但又不增加運算復(fù)雜度，本文提出基于SSR的改進算法來重建圖像。

根據(jù)Retinex理論，以式(1)為基礎(chǔ)對圖像進行SSR處理的過程推導(dǎo)如下:

其中：(x,y)表示當(dāng)前像素的坐標-,S(x,y)表示輸入圖像第i個顏色通道的灰度值S(x,y)表示用來表達物體內(nèi)在性質(zhì)的運算結(jié)果；7為卷積符號；GE)=為exp(-為高斯函數(shù)，。是高斯函數(shù)標準差，其大小與鄰域半徑r=丿X+W的關(guān)系是r越大時g也越大，反之則越小。由此可以看出，SSR算法中估算入射光時采用的是窗口運算，即以當(dāng)前像素為圓心，將其半徑為r鄰域內(nèi)的所有像素灰度值作為計算依據(jù)來進行估算。

根據(jù)圓的對稱性和光的反射性質(zhì)，在本文中，我們不取半徑r以內(nèi)的所有像素點，而只取部分沿半徑方向的像素來估算入射光，如圖2所示，。為當(dāng)前像素點，參與式(2)中卷積運算的像素只取沿x軸和y軸方向的，這樣可大大的減小計算量和節(jié)約很大運算存儲空間。同時也正因為參與卷積運算的像素數(shù)量減小，通過改進SSR算法得到的圖像增強主要只體現(xiàn)在色彩保真度方面。這也正為我們后續(xù)處理中獲得曝光度不足圖像提供了條件。

3圖像增強算法流程

結(jié)合當(dāng)前常用來制作HDR圖像的兩種主要方法：利用包圍曝光法拍攝和利用數(shù)碼相機的RAW文件調(diào)節(jié)不同曝光補償?shù)姆椒ā１疚膶⒗没赟SR算法的圖像色調(diào)映射法、合直方圖均衡化和顏色空間轉(zhuǎn)換先得到類比于同一場景的一組曝光度不同的圖像，最后調(diào)節(jié)曝光度不同圖像的權(quán)重重建出增強的圖像，其過程描述如圖3所示。圖中，首先將基于改進SSR算法構(gòu)建的圖像I1從RGB顏色空間轉(zhuǎn)化到Y(jié)CbCr顏色空間，計算求出亮度分量Y，接著同樣將原圖像I從RGB顏色空間轉(zhuǎn)化到Y(jié)CbCr顏色空間，計算求出色差分量Cb、Cr，再將這3個分量從YCbCr顏色空間轉(zhuǎn)化到RGB顏色空間構(gòu)建圖像I2,2就是所需的曝光度不足的圖像；另外，將原圖像I通過直方圖均衡化方法處理來提高對比對，得到其相應(yīng)的圖像I，就是所需的曝光過度或正常的圖像。最后將圖像I2、3和原圖I按一定權(quán)重重建所需增強圖像。

為了驗證本文方法對圖像增強的效果，這里分別選用兩種帶有陰影的不同場景圖像進行處理，通過和原圖比較，觀察處理前后的差別來說明本算法對圖像的增強效果。仿真過程中，參數(shù)r和g的取值范圍，rN10(以像素為單位)，g在r的附近取值。當(dāng)r較小時,g在r附近較小的范圍內(nèi)取值,當(dāng)r增大時,g在r附近取值的范圍也增大。在圖4和圖5中,r=30,g=60,(a)、(b)、(c)、(d)分別為原圖像I、由原圖像經(jīng)過SSR處理和顏色空間轉(zhuǎn)換構(gòu)建的類比于曝光不足的圖像人、由原圖像經(jīng)直方圖均衡化構(gòu)建的類比于曝光正?；蜻^度的圖像厶、最終的增強效果圖像I4。

圖4為對樓房場景處理前后的效果。可以看出圖4(c)中經(jīng)直方圖均衡化后的圖像的對比度過分增強，類比于曝光過度的效果。由圖4(a)、(b)和(c)按一定權(quán)重重建得到的圖像L的效果和原圖像比較，我們可以看到的對比度提高了和色彩保真性較好。圖5為對石頭場景處理前后的效果，從圖中可以看出圖5(C)中經(jīng)直方圖均衡化后的圖像的對比度提高了，類比于曝光正常的效果，但是色彩飽和度確降低了。由圖5(a)、(b)和(c)按一定權(quán)重重建得到的圖像Z,的效果和原圖像比較，同樣我們可以看到的對比度提高了和色彩飽和度提高了。

通過以上對兩個場景圖像處理前后的比較，可以直接看到經(jīng)過本文的算法處理后，圖像的對比度提高了和色彩保真性比較好，使圖像輪廓等細節(jié)信息更清晰，這樣給觀察者更好的視覺效果。并且眾所周知用SSR算法的普遍缺點：在光源處容易出現(xiàn)光暈，在低對比度區(qū)域局部泛灰，在本文改進算法后的實驗結(jié)果中也沒有出現(xiàn)。

5結(jié)語

為了從單張圖像直觀的得到更多的圖像細節(jié)信息和視覺效果,本文以SSR算法為基礎(chǔ)，獲得體現(xiàn)物體內(nèi)在性質(zhì)的信息,并將圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換至YCbCr顏色空間獲取亮度和色度信息，再用所得圖像不同信息分量在RGB顏色空間重建一幅色彩保真性好類似于曝光不足的圖像。另外，通過直方圖均衡化構(gòu)建另外一幅對比度提高的圖像，最后將所得兩幅圖像和原圖按權(quán)重重建出增強的圖像。通過實驗結(jié)果可以看出，本文算法不但過程簡單，運算速度快，而且對圖像的增強效果比較明顯。

20211223_61c416ef361a0__一種基于單尺度Retinex的圖像增強算法