Retinex 理论 暗图像增强
论文：基于Retinex的图像增强方法综述
色觉不由光照到人的眼睛的可可见光的光强决定，而是由物体表面固定的反射率所确定的，而是由物体的反射率所确定的，人的眼睛能够以某种方式过滤掉光的影响，而直接获得物体表面反射率从而确定颜色。
对于每个彩色感知系统，如果将其所接收到的光的强弱用光出射度I表示，将物理体表面对对应的波长的反射记为R，将光照度记为B，那么每个通道所感知的色彩强弱都可以被认为是由以下简化模型得到I(x) = R(x)⋅B(x)
式中x为坐标点。
反射率是物理本身固体的性质，与光条件无关 如果能够从一幅图像中获得3个彩色通道对相应的反射率R，那么从某种程度上可以解读人类类别的视觉恒定特性
Retinex处理数字图像一般分为两种，一种是分别用Retinex算法处理三通道的彩色图像解决色偏问题，另一种是将图像转换到含有亮度通道的色彩模型(HSV、CIELuv)处理光照不均的问题
Retinex方法可以分为路径模型、PDE 模型、变分模型和中央周边模型 4 种类型。
路径模型：参数相对较多、计算量大且易于产生噪声
PDE模型：相对于路径模型其描述更为精确，并且参数量少，得到的结果更为稳定
变分模型：可以方便地添加不同的约束项来获得更好的效果
中央周边模型：对应处理彩色图像的MSR模型为MSRCR(MSR with color restoration)模型和MSRCP(MSR with chromaticity preservation)模型，前者用于处理彩色图像色偏，后者用于解决光照不均的问题。
