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在1971年,Retinex理论的最早算法任意路径算法(random walk)由 McCann和Land提出,该算法是时间离散的,其主要的缺点就是计算量较大[2]。
接着,Jobson等人提出了基于同态滤波(Homomorphic Filtering)的Retinex算法。在该算法中,反射系数图像被认为是对应原图像中的锐化细节,而光照图像则是空间平滑的,把原图的低通滤波作为照射光源的合理推断。一般我们可以把原来的图像跟大的高斯核进行卷积运算来获取低通滤波。25224
1985年,Blake等人提出了基于泊松方程(Poisson Equation Solution)的Retinex算法。该算法以Land提出的Mondrian模型为基础。
1999年,在泊松方程Retinex算法的基础上,经过Funt等人进一步
研究
,产生了重复的多解决方案的非线性滤波Retinex方法 [3]。
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随着研究的进一步进行,Retinex理论的运用范围也变得愈来愈广。例如,在对彩色图像进行增强的过程中,D.J.Jobson,G.A.Woodell应用它得到了很好的反响。还有许多研究人员将它用在图像预处理环节,McCann,Marini等基于不同的角度提出相应的算法。而在Land所提出的众多不同版本中,其中最新的是基于神经生理学理论,提出的中心/环绕Retinex算法[4]。
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