Frankle Retinex算法

资 源 简 介

Frankle Retinex算法

详 情 说 明

Frankle Retinex算法是一种经典的图像增强方法，主要用于改善光照不均匀或低对比度条件下的图像质量。该算法基于Retinex理论，通过模拟人类视觉系统对光照和反射的感知机制来分离图像中的光照分量和反射分量，从而实现更自然的色彩校正效果。

Frankle Retinex算法的核心思路是通过多尺度高斯滤波来估计光照分量，并在对数域中对图像进行分解。相比原始Retinex算法，它的改进包括更灵活的参数调节和更稳定的光照补偿能力，尤其适用于处理复杂光照场景下的图像。

该算法在医学影像、卫星图像增强和低光摄影等领域有广泛应用。其优势在于能够显著提升暗部细节，同时避免传统方法常见的过曝或色偏问题。实现时需要注意高斯核大小的选择，过大的核会导致边缘模糊，而过小的核则可能无法有效去除光照不均。