Retinex 图像增强相关算法

资 源 简 介

Retinex 图像增强相关算法

详 情 说 明

Retinex理论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照射分量和反射分量。通过消除光照不均的影响，突出物体本身的反射特性，从而提升图像质量。

SSR（单尺度Retinex） 最基础的Retinex实现，通过高斯滤波对原图进行平滑处理得到光照估计，再用对数域减法分离反射分量。优点是计算简单，但对光照剧烈变化的场景可能产生光晕效应。

MSR（多尺度Retinex） 融合多个不同尺度的高斯滤波结果，平衡局部对比度和全局一致性。通常选择三个尺度（小、中、大），分别捕捉不同范围的细节，最后加权叠加。能有效改善SSR的局部过增强问题。

MSRCR（带色彩恢复的多尺度Retinex） 在MSR基础上引入色彩恢复因子，解决传统Retinex处理后可能出现的颜色失真。通过动态调整各通道增益，保留原始图像的自然色调，尤其适用于彩色图像增强。

混合增强算法 结合Retinex与其他技术（如直方图均衡化或小波变换）的改进方案。例如先通过MSRCR处理光照问题，再针对局部细节进行锐化或噪声抑制，综合提升视觉质量。

实现要点：需注意高斯核参数选择、对数变换的数值稳定性，以及对结果图像的动态范围压缩。Retinex类算法在低光照图像、医学影像、遥感图像等领域有显著应用价值。