Retinex在夜景影像增强处理中的色彩补偿应用

吴 静，王子武

（安徽邮电职业技术学院 通信工程系，安徽 合肥 230031）

Retinex在夜景影像增强处理中的色彩补偿应用

吴 静，王子武

（安徽邮电职业技术学院 通信工程系，安徽 合肥 230031）

很多监控和侦察影像，都是在夜晚无辅助光的条件下所拍摄的，该影像通常非常昏暗，需要做增强处理，Retinex可以对其做增强处理，并表现良好，但需要色彩补偿.对RGB和HSI色彩空间做对比分析，比较了两者之间差别和优缺点，考虑将Retinex算法从RGB转换到HSI色彩域，构建SSRHSI算法，以期在色彩补偿方面得到新的效果.

Retinex；SSRHSI；夜景影像

0 引言

在Retinex算法中，传统算法及相关的衍生算法大多是基于RGB空间的，它们在对彩色图像处理（如夜景图像）时，存在色彩失真的情况，在文献[1]中，提出的MSRCR算法加入色彩补偿函数，并确定了算法的相关参数，但该算法的参数较多，可操作性较差，不符合工程中的去参数化（或减少参数）的要求，在工程应用中很难推广.由此想到如果把图像从RGB空间转换到HSI空间，对其进行色彩恢复处理效果会怎样？在下面的内容中，将针对夜景影像进行实验研究，分析在HSI色彩空间的图像处理效果.

1 SSR算法研究

Jobson等学者[2]提出了单尺度的Retinex（SSR）算法，其计算公式为：

其中，Ii（x，y）是原图像的第i个颜色波段的阶值，F（x，y）为归一化环绕函数，

Hurlbert对以高斯函数为卷积算子的中心/环绕算法进行了深入的研究，其表达式为：

Retinex算法中尺度参数C与F（x，y）函数模板P（像素）大小的关系是非常重要的，实验结果表明在F（x，y）中，P应较大于C.而函数F（x，y）的模板的大小直接影响到运算所消耗的时间成指数增长.因此Retinex要在实际的工程应用中，必须解决F（x，y）函数模板大小的问题.

根据卷积定理可知，卷积运算在频率域（付利叶变换）可以用乘法运算来代替，所以，公式（1）可以改为：

其中，f（）为付利叶变换，f-1（）为付利叶逆变换.该公式的优点就在于：①不需要再考虑P的取值，在应用中，让P的取值与影像的大小保持一致即可.②保证了算法的效率与参数的取值无关，仅与工程图像的大小有关.③尺度C的选取不再受环绕函数的模板（大小与影像的尺寸相同）的限制.实验结果表明尺度C值可选取为C≈P/2，而不需要再考虑其确定的取值范围，影像色彩可以得到较好的补偿，同时也达到去参数化的目标，可以满足实际工程的需求[3].

2 色彩域分析

通常讨论的算法都是基于RGB色彩空间，其空间特点是坐标系统非常简单，但存在不足之处：①该空间的色彩由R，G，B混合比例定义，难以用准确的值来表示，所以不易于定量分析.②该彩色空间中的各彩色之间相关性很高，其合成图像的饱和度偏低，色调变化较小，图像的视觉效果较差.即使相关性较高的图像作对比度扩展，通常也只是扩大了图像的明亮程度，对增强色调差异作用较小.③人眼是通过感知颜色的亮度、色调以及饱和度来区分物体，不能直接感受R，G，B三色比例[4].另外色调和饱和度的关系是非线性的，因此RGB空间中对图像进行分析与处理，难以控制其结果.

因此，考虑把图像转换到HSI色彩空间，来探讨其效果.彩色可以用色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Intensity）三个要素来描述，组成的HSI彩色空间，在该空间中，三个分量具有相对的独立性，可分别对它们进行控制，能够定量地描述颜色的特征，图1为RGB和HSI彩色空间.

图1 RGB彩色空间和HSI彩色空间

在人的视觉系统中，人眼视网膜锥体感光细胞内有三种不同的感光色素[5]，它们分别对570 nm的红光、445 nm的蓝光和535 nm的绿光吸收率最高，红、绿和蓝三种光不同比例的混合，就可形成不同的颜色，从而产生各种色觉.这也是RGB视觉色彩空间理论的生理基础，Retinex理论也正是基于该理论提出.人的视网膜除了有锥体感光细胞外，还存在一种杆状细胞，是一种暗视觉器官，它对入射光的强度很敏感，它能分辨亮度的差别. Retinex理论的SSR和MSR算法通常是在RGB空间，对图像处理的结果存在色彩失真，在算法中，引入HSI色彩空间可以更好地对人类视觉进行模拟.因此，做如下假设，把图像从RGB空间转换到HSI空间，对图像的亮度或饱和度进行处理，而保持其色调不变，以此减小影像的色彩失真，即色彩恢复.在人类视觉感知中，人在识别物体的时候，光的强度对视觉感知的影响并不大，往往是根据物体的色调，且色调也是物体所具有的一种特征，这也符合色彩恒常.基于上述假设，故此设计了SSRHSI（the Single-Scale Retinex in HSI）算法模型，其流程如图2所示，以期更好地模拟人的视觉感知系统.

图2 SSRHSI算法流程图

3 利用转换色彩空间对影像进行色彩恢复补偿

在上面的分析研究中，对色彩空间进行了分析，并且做出假设，把图像从RGB空间转换到HSI空间，对图像的亮度或饱和度进行处理，而保持其色度不变，以此减小影像的色彩失真，即色彩恢复.下面通过实验来验证SSRHSI算法的可行性.

图3（a，b，c）显示了桶在不同的光照条件下的表现，分别对其作SSR和SSRHSI算法处理的结果.对结果进行对比，并结合实地观察发现桶在人眼中的表现并非是蓝色的（日光光照条件下），而是在e和h之间，黄色更趋于图h.图中的g，h和i与d，e和f相比，前者更符合人眼视觉所感知到影像.

图3 物体在不同的光照条件下的SSR和SSRHSI算法处理的结果图

在图3中，d，g和f，i的色彩与b的色彩相比，它们相对各自的原始图而言，其色彩更趋于b的色彩.再分别拿a，c与b相比较；d，f与e相比较；i，g与h相比较.可以发现，前组之间的色彩差别，大于后两组之间的差别.这一点在某种意义上讲，也验证了人眼的相对色彩恒常性.在这个实验中，SSR算法比SSRHSI算法更好地模拟人的视觉系统所具有的色彩恒常功能；相对色彩恢复而言SSRHSI算法比SSR算法表现的更好.

4 夜景影像实验结果

对夜景（或阴影）影像的增强处理是SSRHSI算法的重要应用领域，因为很多应用领域总是和这类影像有着或多或少的联系，因此，笔者的相关实验研究也是基于该类影像.图4是在夜晚所拍摄航片的处理结果的对照示意图，其中a为原始图；b，c分别为SSR算法和SSRHSI算法处理的结果图；d图为NASA所发布的结果图[6].

图4中的原始图显示，背景较深，地物显示也不明显；b图背景显示出蓝色偏灰；c图显示背景为深蓝色；d图显示背景亮度较高，已经看不出是在夜色下拍摄的影像，d图出现了色彩失真.通过实验比较以及实际中人对夜景的感知，可以看出，c图对人眼视觉进行了更好模拟.

图4 航片处理结果图

图5为夜晚相机拍摄图片处理结果，b图是在SSRHSI算法的处理结果，c图是在SSR算法的处理结果.

图5 夜景影像处理后的结果图

图5中的原始图显示及实地观察，路灯所发出是橘黄色的灯光，因此，环境光应是橘黄色，即所在该环境中的地物所反射的光也是基于该光反射到人眼或感光器的.对实地进行目视观察，人眼除了可看到非阴影中的物体之外，还可以看到阴影中的物体，且在人眼形成的视觉中，所感知到彩色应当仍然是橘黄的环境光.在这种昏暗的环境中，人眼中感光细胞除锥体细胞起作用外，杆状感光细胞（暗视觉器官）也起到非常重要的作用.图5中的c图显示，其环境光变成了淡黄色，并且相对b图而言，还多了一点泛白色的光.因此，相比较可以看出，b图对人眼视觉进行了更好模拟，也就是说图5的实验结果验证了上述假设.

5 结论

对大量的实验结果的分析表明，SSR和MSR算法已经基本可以满足影像应用工程对图像增强的需求.但是，在对色彩恢复的增强应用中，SSRHSI算法要更适合模拟人的感知系统，尤其是对夜景图像增强处理，只是处理后影像的亮度还不够强，但是其参数要比MSRCR算法少的多，这一点更符合工程中对去参数化的要求.对色彩空间的研究分析表明，RGB和HSI两种色彩空间，应该说是各有千秋，在不同的工程应用中，应该根据实际做出选择.

[1]DANIELJOBSONJ，Zia-urRahman，GLENNWOODELLA.AMulti-ScaleRetinexforBridgingtheGapBetweenColorImagesandthe HumanObservationofScenes[J].IEEETransactionsonImageProcessing，1997，6（7）：965-976.

[2]JOBSONDJ，WOODELlGA.PropertiesofaCenter/SurroundRetinex，Part2:[C].NewYork：SurroundDesign，NASATech.Memo，1995.

[3]王子武.项目结题技术报告：基于Retinex的图像增强技术的应用研究，KJ200813030[R].合肥：安徽邮电职业技术学院，2009.

[4]王子武.应用彩红外影像精确检测城区绿化面积的方案设计与实现[D].昆明：云南大学，2007.

[5]Ziwu Wang，Zhijie Zheng.Study on Application of Retinex in Infrared Color Aerial Photographs[C].IEEE International Conference on InformationAcquisition,，2007：101-105.

[6]RAHMANZ.PropertiesofaCenter/SurroundRetinex，Part1:[C].NewYork：SignalProcessingDesign，NASAContractorRep，1995.

（责任编辑 李健飞）

Application of Retinex in Color Restoration of Image Enhancement to Night Scene Image

WU Jing，WANG Zi-wu
（Department of Communication Engineering，Auhui Vocational College of Post&Telecommunication，Hefei，Anhui 230031，China）

Many monitoring and reconnaissance images are shot in night without auxiliary light，so those images are usually very dim and need enhancement processing which can be realized by Retinex with a good effect，but Retinex needs the color restoration.Based on the contrastive analysis of the RGB and the HSI color space，the differences，advantages and disadvantages are compared considering the transformation of Retinex algorithm from the RGB to the HSI to construct the SSRHSI algorithm to obtain the new effect on the color restoration.

Retinex；SSRHSI；night scene image

TP391

：A

：1673-1972（2014）06-0036-05

2014-06-19

安徽高校省级自然科学研究项目（KJ2008B030）

吴静（1983-），女，青海西宁人，讲师，主要从事数字信号处理研究.