基于单尺度、多尺度、原始的Retinex算法

资 源 简 介

基于单尺度、多尺度、原始的Retinex算法

详 情 说 明

Retinex算法是一种用于图像光照增强的核心技术，其核心思想来源于人类视觉系统的颜色恒常性理论。该算法通过将图像分解为反射分量和光照分量，有效改善光照不均问题，在医学影像、自动驾驶等领域有重要应用价值。

单尺度Retinex（SSR）是基础实现版本，采用单一高斯核进行卷积运算处理光照分量。其优势在于实现简单且计算效率高，但容易在强光照边界处产生光晕现象。需要特别注意高斯核参数的选择，较小的σ值保留更多细节但增强效果较弱，较大σ值改善光照效果但会丢失纹理信息。

多尺度Retinex（MSR）创新性地融合多个不同尺度的高斯核处理结果。典型实现会组合小、中、大三个尺度（如σ=15/80/250），既能保持局部细节对比度，又能抑制光晕效应。这种加权融合机制使算法对复杂光照场景更具鲁棒性，但计算复杂度会相应提升。

原始Retinex算法作为理论源头，采用随机路径估计光照分量的方式。虽然数学上更具理论价值，但实际应用中存在计算效率低、结果不稳定等局限，因此现代改进算法多基于SSR和MSR框架发展。

在MATLAB实现时需重点关注：高斯核的快速计算技巧、对数域转换的数值稳定性处理、以及输出结果的动态范围压缩方法。该算法对低光照图像、背光照片等场景的提升效果尤为显著，但需要注意过度增强可能导致噪声放大问题。