淺談Retinex

Retinex是上個世紀七十年代由Land提出的色彩理論。我認爲其核心思想基於倆點

 

（1）在顏色感知時，人眼對局部相對光強敏感程度要優於絕對光強。

（2）反射份量R(x,y)儲存有無光源物體的真實模樣，一幅圖像對其光照份量L(x,y)的估計越準確，求得的R(x,y)也就越準確。

 

     先來講明第一點，人對顏色的認知並非基於絕對光強，反應在圖像上時能夠理解成，人眼對一像素點(X0,Y0)的顏色的認知不是基於其RGB三通道絕對值大小，而是與倆個因素相關。

一、（X0,Y0)點三通道值的差別，它會導致色偏。

二、（X0,Y0)一個鄰域內其他像素的RGB值，它會造成顏色的感受，RGB三通道絕對值主導亮度感受。

 

     我目前沒法定量定性分析他們的關係，由於它涉及感受這種玄妙的東西，可是咱們會用就行。

 

     再說明第二點，在給定場景的時候，若是場景內無光源，那麼R(x,y)應該是一常量。不管光照L(x,y)如何改變，R(x,y)該不變。也就是說，不管我光照是什麼顏色什麼強度，我都應該能將其矯正到標準光照狀況下。這也是色彩恆常性的體現。

 

     那麼問題來了，基於上面推理該怎麼辦去矯正多光照圖像。

 

     關於Retinex的算法的發展，從最初的隨機路徑法，到McCann迭代法，到變分法再到中心環繞的。關於他們的說明在網上一找一大堆，這裏我不在贅述。

     讓咱們從single-scale-Retinex開始，在網上能找到的SSR算法，說實話基本效果不好，根本體現不出其色彩恆常算法的特色。其實若是你查閱過大量資料後，你會發現NASA的原文對SSR說明就不清不楚，網上代碼對其的實現能夠說是一種無參考復現，你甚至會發現他們對環繞函數地描述都不一致。SSR說到底就是認爲光照局部不變，以一個鄰域的加權值來估計光照。

    通常SSR會選擇高斯函數或者類高斯函數，你能夠直接用matlab中的fspesical函數，也能夠本身寫一個，其實問題不大。通常剛遇到SSR最讓人困惑的就是如何明晰何爲尺度，當你多看幾個SSR的實現，就會發現會有愈來愈多的疑惑。如何肯定尺度，高斯函數的sigma值和尺度之間到底有和數量關係，最後在對數域是否須要返回到指數域，需不須要歸一化，最後成像出現色偏問題該怎麼解決。這些細節的處理會顯著影響圖片質量，特別是視覺效果。

 

     在SSR的基礎上發展起來的MSR和MSRCR，但說實話，由於他們的實現是基於SSR的，因此若是你SSR都沒有寫好，那麼他們的實現必定也不會盡人意。

     在MSR的基礎上，爲了實現真正的色彩恆常計算，我對MSR進行了改動。

 

步驟大體分爲三步：

一、使用導向濾波代替高斯濾波，與傳統MSR算法不一樣，這裏不分通道處理而是三通道合一來估計光照。這是基於一個認知，天然界中的光是連續，而RGB三通道只是爲了方便屏幕顯示，用三通道處理與造成割裂。

二、對估計出來的光照進行自適應調整後，計算出對數域中的反射量r(x,y)

三、對r(x,y)進行調整，爲了適應不一樣的環境，我使用了一個一個小技巧實現色彩保真，在算法中可選是否保真，保真的前提是原圖質量足夠好，圖像中元素足夠豐富，若是不知足這倆個前提推算真實顏色的時候就會出嚴重錯誤。至於爲什麼這般，這與Retinex算法實質有關，由於對光照估計的越準確，矯正到標準光源後的質量也就越好。而Retinex對光照的估計是基於空間鄰域的。

注意：2是在對數域實現的，而這與MSR類似

附上一些圖來講明效果

 

 原圖由來着東南大學的一位朋友提供

 

 未保真計算，能夠看出其色彩恆常性的體現很差

 

 進行保真，充分體現色彩恆常性

 

 

 原圖，一樣由東南大學的朋友提供

 

 

未保真計算

 

 保真計算

 

 原圖，來着網絡

 

 未保真，可見光照爲紅光

 

 矯正後，深紅光照被削弱，但圖中可見的光源被放大，同時由於原圖質量不高，導致保真計算後圖像質量目視比不保真低

 

 

 

以上是我對Retinex的粗淺認識。

2019年11月7日於北京航空航天大學

自動化科學與電氣工程學院 符雲鬆

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