一份retinex算法的code

资 源 简 介

一份retinex算法的code

详 情 说 明

Retinex算法是一种模拟人类视觉系统的图像增强方法，核心思想是将图像分解为光照分量和反射分量进行处理。该算法的实现结合了PCA色度分解和改进的双边滤波器，主要流程可分为以下三个阶段：

PCA色度分解 传统Retinex算法通常直接在RGB或HSV空间处理，而本方案使用主成分分析（PCA）对颜色通道进行降维和分解。PCA能够提取图像的主要颜色特征，将原始RGB通道转换为更具代表性的主成分分量。这种分解方式有助于减少颜色失真，同时保留关键的色彩信息，为后续处理提供更稳定的数据表示。

改进的双边滤波分解 双边滤波是Retinex中常用的光照-反射分离工具，但传统方法在边缘保持和噪声抑制上存在局限性。改进的双边滤波器通过以下优化提升效果： 动态调整空间域和颜色域的权重参数，适应不同区域的纹理复杂度。 引入多尺度策略，结合不同高斯核尺寸处理高频和低频分量，避免过度平滑或细节丢失。 最终，滤波器将图像分解为低频部分（近似光照）和高频部分（近似反射），实现更精准的增强基础。

分量融合与后处理 对分离后的高频反射分量进行对比度拉伸或非线性校正，突出细节；低频光照分量则通过伽马校正调整明暗分布。最后，通过PCA逆变换将处理后的主成分分量恢复为RGB图像，确保颜色自然性。

该方法的优势在于： PCA色度分解减少冗余信息，提升颜色稳定性； 改进的双边滤波在平滑光照的同时保留边缘细节； 模块化设计便于扩展其他增强算法（如结合CLAHE或小波变换）。

典型应用场景包括低光照图像增强、医学影像去雾、以及遥感图像的颜色恢复。