基于自适应特性二维经验模式分解的retinex彩色图像增强

？提出一种彩色图像自适应增强方法：将图像从rgb色彩空间转化到hsv色彩空间并保持h分量不变，对亮度分量v通过自适应特性二维经验模式分解（abemd）估算其照度分量，再根据中心/环绕retinex算法计算出反射分量，对照度和反射分量分别应用gamma校正和weber定律，并进行加权运算，基于全局特性自适应地调整s分量，并将图像从hsv色彩空间转化回rgb色彩空间。最后利用主观和客观的方法对实验结果进行了评价，实验表明了该算法在均值、方差、信息熵和清晰度方面均优于msr算法和meylan的算法。