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针对目前图像增强算法对于电子内镜图像光照不均匀、低照度区域边缘细节不明显以及高噪声等问题的局限性,设计了一种用于电子内镜图像的融合低噪声、均衡光照和细节增强的Retinex框架,并根据此框架设计了增强算法。算法首先利用基于位置信息与相邻频率的滤波器得到低噪光照值;为了有效区分噪声与细节信息,设计了一种基于最大后验概率估计(Maximum A Posteriori estimation,MAP)的反射率估计方法,引入光照因子控制概率权重,对于低照度区域反射率平滑项施加强约束,并通过最大化其后验概率以应