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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于Retinex的边缘保留彩色低照度图像增强方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116309146B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310231193.0，技术领域涉及：G06T5/00；该发明授权基于Retinex的边缘保留彩色低照度图像增强方法是由张闻文;刘昊洲;何伟基;陈钱设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Retinex的边缘保留彩色低照度图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Retinex的边缘保留彩色低照度图像增强方法，属于数字图像处理领域。本发明讲RGB图像转化到HSV色彩空间中处理，用双边滤波替换传统多尺度Retinex算法中的高斯滤波对V通道进行处理，获取边缘信息；同时引入由自适应直方图均衡化和引导滤波组成的边缘保留层进行边缘的进一步优化；随后对处理后的V通道进行拉伸，S通道随V通道自适应调整使图像满足人眼感官；最后返回RGB色彩空间获取增强后图像。本发明在提升亮度的同时保留的图像的边缘细节。

本发明授权基于Retinex的边缘保留彩色低照度图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Retinex的边缘保留彩色低照度图像增强方法，其特征在于，具体步骤为： 步骤1：将输入的低照度图像代表红、绿、蓝三基色的RGB色彩空间转换到代表色调、饱和度、亮度的HSV色彩空间； 步骤2：对于获取的原始V分量，分别进行改进的Retinex增强处理和由自适应直方图均衡化与引导滤波组成的边缘保留层处理，将两种方式增强后的结果加权平均，其中，对获取的原始V分量，进行改进的Retinex增强处理的具体方法为： 基于Retinex理论，将V通道图像表示为光照分量和反射分量的乘积，表示为： Ix,y＝Lx,y·Rx,y 式中，Ix,y表示为获取的V通道原图像；Lx,y表示为当前环境下的光照即光照分量；Rx,y表示物体固有的反射率即反射分量； 其中，原图像即为初始的V通道图像，光照分量由V通道经双边滤波后获取，将高斯核与图像卷积，对输入图像的每个像素的邻域像素进行加权和平均，并通过控制值的大小来获得平滑和清晰的边缘输出图像； 将V通道图像的计算公式做对数变换，将输入图像Ix,y的对数和光照分量Lx,y的对数做差； lnRx,y＝lnIx,y-lnLx,y 获取的结果由指数运算换回实数域获得经改善Retinex算法获取的V通道增强结果； 对获取的原始V分量，进行边缘保留层处理的具体方法为： 对V通道原图像每个像素点进行遍历，用像素点周围的窗口进行计算直方图变换，对像素点进行映射，获取自适应直方图均衡化后结果； 对自适应直方图均衡化方法加强的结果进行引导滤波操作，以其自身为引导图像，窗口大小设为3×3，获取边缘保留层处理后的V通量； 引导滤波的具体公式为： 其中，Oi是输出图像，Gi是引导图像，ak和bk是局部窗口ωk的线性系数； 线性系数的具体为： 其中，ε是防止线性系数αk变得过大的正则化系数，μk表示Ci在局部窗口ωk内的平均值，表示在ωk内原始图像的平均值； 将改进Retinex方法获取V通道结果与边缘保留层获取的V通道结果进行加权平均，得到增强后的V通量，公式如下： Vamp＝α1V1+1-α1V2 其中，V1代表改进Retinex方法获取的V分量，V2代表边缘保留层获取的V分量； 步骤3：对增强后的V通道进行动态范围扩展，具体的方法为： 采用分段函数来扩展灰度的动态范围，具体为： V’x,y代表经动态范围扩展后的V分量； 步骤4：根据动态范围扩展后的V分量，对饱和度分量S进行自适应调整，具体的方法为： 步骤4.1：计算出动态范围扩展后的V分量与原始S通量之间的差值VS，具体方法为： 计算动态范围扩展后的V分量的平均值和S分量的平均值，具体方法为： 其中，i代表灰度级，V′i是动态范围扩展后的V分量在灰度级i上的像素的数量，M和N分别代表处理图像的长度和宽度，Si代表S通道在灰度级i上的像素点的数量； 将动态范围扩展后的V分量的平均值和S分量的平均值的差值作为动态范围扩展后的V分量与原始S通量之间的差值VS； 步骤4.2：使用双边伽马变换结合差值VS进行饱和度的矫正，具体方法为： γ＝1+-12-n*|VS|2， S1x,y＝Sx,yγ S2x,y＝1-1-Sx,yγ S'x,y＝αS1x,y+1-αS2x,y 其中，γ是伽马矫正的参数，Sx,y是原始饱和度分量的值，α是自适应参数，计算公式为：S′x,y为自适应调整后的饱和度； 步骤5：将处理后的图像从HSV色彩空间重新转换到RGB色彩空间。

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