基于Retinex模型的低光图像解耦增强方法

本发明公开了基于Retinex模型的低光图像解耦增强方法，首先对输入的低光图像在RGB空间内进行Retinex分解；得到照明颜色、光照分量和反射分量；将得到的光照分量通过NR公式进行多次循环调整，得到调整后的光照分量，基于光照分量得到增强后的图像，最后对增强后的噪声图像进行去噪，得到最终的增强结果。本发明以弥补当前有监督学习方法在处理光照变化方面的局限性，并提升图像在非理想光照条件下的视觉质量和可用性。