一种改进的基于retinex理论和非局部纹理约束的本征图像分解算法研究

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1、分类号：TP39单位代码：10183研究生学号：2013544060密级：公开吉林大学硕士学位论文（专业学位）一种改进的基于Retinex理论和非局部纹理约束的本征图像分解算法研究AnImprovedIntrinsicImageDecompositionAlgorithmbasedonRetinexandNon-localTextureConstraint作者姓名：秦茂恩类别：工程硕士领域（方向）：软件工程指导教师：钟慧湘教授培养单位：软件学院2016年4月一Ｒ种改进的基于ｅｔｉｎｅｘ理论和非局部纹理约束的本征图像分解算法研究ＡｎＩｍｐｒｏｖｅｄＩｎｔｒｉｎｓｉｃＩｍａｇ

2、ｅＤｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎＡｌｇｏｒＨｈｍｂａｓｅｄｏｎ－ＲｅｔｌＴｉｉｎｅｘａｎｄＮｏｎｌｏｃａｅｘｔｕｒｅＣｏｎｓｔｒａｎｔ作者姓名：秦茂恩领域（方向）：软件工程指导教师；钟慧湘教授类别：工程硕ｉ答辩日期：２〇名（年ｊ；月巧曰未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，巧不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用。（但纯学术性使用不在此限）否则，应承担侵权的法律责任。吉林大学硕±学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的

3、硕±学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究。做出重要贡献的个人和集体，均己在文中Ｗ明确方式标明本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。？学位论文作者签名：襄為暮曰期：２Ｗ年＾月６曰摘要一种改进的基于Retinex理论和非局部纹理约束的本征图像分解算法研究本征图像分解问题是计算机视觉领域存在已久的一个不适定问题。物体表面的颜色信息是由多种属性决定的，例如场景中的光照属性、物体表面的形状、物体表面的反照率属性等等。Barrow和T

4、enenbaum[1]提出了用本征图像（intrinsicimages）来表示这些属性，其中反照率（Reflectance）本征图描述了物体表面对入射光的反射特性，而亮度（shading）本征图则反映了物体表面的明暗信息，也就是物体表面的形状对光照的影响。在大量的视觉研究与应用中，如果能够将图像的反照率信息和亮度信息分离开来，然后进行相应的视觉计算，那么将会获得更好的结果。本征图像分解可以广泛应用与图像分割、图像识别、纹理替换以及虚拟场景和真实场景之间的相似度评价等研究中。本征图像分解问题就是研究将原始图像分解为反照率本征图和亮度本征图。本文在LiShen等人提出的基于非局部纹理约束的

5、Retinex本征图像分解算法的基础上，对该算法中的非局部纹理约束这一条件进行改进，结合自适应Kmeans算法，根据马尔科夫随机场理论，将整幅图像中具有相同反照率属性的像素聚为一簇，解决了原始算法中像素匹配错误以及聚簇中心点寻找错误的问题，从而获取到更为精确的反照率本征图和亮度本征图。同时，对原算法中的作为第三个约束条件的像素的绝对值获取这一算法进行改进，从而达到最终的本征图像更加接近真实的反照率本征图和亮度本征图。实验结果表明本文提出的改进的结合非局部纹理约束的Retinex本征图像分解算法可以得到更为精确的反照率本征图像和亮度本征图像，同时与目前其他的本征图像算法横向对比表明我们的

6、算法可以得到更高质量的反照率本征图和亮度本征图，并且我们的结果更为接近MIT提供的标准结果。关键词：本征图像分解算法，Retinex，非局部纹理约束，自适应Kmeans算法IAbstractAnImprovedIntrinsicImageDecompositionAlgorithmbasedonRetinexandNon-localTextureConstraintIntrinsicimagedecompositionremainsanlong-standingill-posedprobleminthecomputervision.Intheimage,thecolorinformat

7、iononthesurfaceoftheobjectisdeterminedbyavarietyofproperties,suchaslightpropertyinthescene,theobject'sshape,thereflectanceoftheobjectandsoon.BarrowandTenenbaumproposedtousereflectanceandshadingcomponentstorepresenttheseprope