Comparative Analysis of Retinex Algorithms used in Low-Light Color Image Enhancement

Düşük-Işıklı Renkli Görüntülerin İyileştirilmesinde Kullanılan Retineks Algoritmalarının Karşılaştırmalı Analizi

Abstract

In color image applications taken under insufficient or uneven light, undesirable situations such as low brightness, poor contrast and sudden changes in light occur. The Retinex theory, which is widely used to low-light color image enhancement, was generally developed to analyze local image derivatives and decompose them into illumination and reflectance components. This paper presents a comparative analysis of state-of-the-art image enhancement algorithms based on Retinex-based algorithms. For this, ten highly preferred Retinex-based methods, which have been used to low- light color image enhancement, have been taken. In addition, five commonly used benchmark measurement metrics were analyzed and used as performance comparison. Comparison results are given visually and numerically. This comparative analysis study aims to assist researchers to develop new efficient algorithms in the field of Retinex-based image enhancement.

Özet

Yetersiz veya düzgün olmayan ışık altında alınan renkli görüntü uygulamalarında, düşük parlaklık, zayıf kontrast ve ışıkta ani değişiklik gibi istenmeyen durumlar meydana gelmektedir. Düşük ışıklı renkli görüntülerini iyileştirilmesi için yaygın kullanılan Retineks teorisi, genel olarak yerel görüntü türevlerini analiz ederek, aydınlatma ve yansıtma bileşenlerine ayırmak için geliştirilmiştir. Bu çalışma, Retineks tabanlı algoritmalara dayanan son teknoloji görüntü geliştirme algoritmalarının karşılaştırmalı bir analizini sunmaktadır. Bunun için günümüze kadar düşük ışıklı renkli görüntülerin iyileştirilmesinde kullanılan ve çok tercih edilen on adet Retineks esaslı yöntem alınmıştır. Ayrıca beş adet yaygın kullanılan karşılaştırma ölçüm metrikleri de incelenmiş ve performans karşılaştırması olarak kullanılmıştır. Karşılaştırma sonuçları görsel ve sayısal olarak verilmiştir. Bu karşılaştırmalı analiz çalışması Retineks esaslı görüntü iyileştirme alanında yeni verimli algoritmalar geliştirmek için araştırmacılara yardımcı olmayı amaçlamaktadır.