1、圖像增強(qiáng)作為數(shù)字圖像處理中的重要研究內(nèi)容之一，其主要目的是改善降質(zhì)圖像的視覺效果，將圖像轉(zhuǎn)化為更適合人類或機(jī)器進(jìn)行分析的形式。目前圖像增強(qiáng)處理技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)診斷、指紋識(shí)別、智能交通和衛(wèi)星圖片處理等領(lǐng)域。近年來，基于Retinex理論的圖像增強(qiáng)變分模型充分考慮了人類視覺系統(tǒng)的特性，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于數(shù)字圖像處理領(lǐng)域。這些模型不僅簡單、運(yùn)行速度快，而且增強(qiáng)處理后的圖像對(duì)比度高、色彩逼真。但隨著人們對(duì)圖像處理效果的要求不斷提高，需要針對(duì)已

2、有模型進(jìn)一步改進(jìn)優(yōu)化，特別在彩色紋理圖像增強(qiáng)中，需要有效地保持彩色紋理圖像的邊界、紋理、光滑度等細(xì)節(jié)信息。
　　為此本文一方面基于非局部差分算子，充分利用像素塊之間的相似度和圖像信息設(shè)計(jì)相關(guān)算子，將已有的基于Retinex理論的圖像增強(qiáng)變分模型推廣為非局部形式，進(jìn)而設(shè)計(jì)了相應(yīng)的Split Bregman算法;另一方面在深入分析已有Retinex變分模型的理論依據(jù)以及優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出了基于Retinex圖像增強(qiáng)理論的雙TV變分模