全面的基于单尺度、多尺度、原始的Retinex算法，matlab源码

资 源 简 介

全面的基于单尺度、多尺度、原始的Retinex算法，matlab源码

详 情 说 明

本文将探讨基于Retinex理论的图像增强方法及其在本科毕业设计中的实现方案。Retinex算法主要分为单尺度和多尺度两种实现方式，能够有效处理光照不均问题，提升图像质量。单尺度Retinex通过单一高斯核进行卷积运算，计算简单但容易丢失细节；多尺度Retinex则结合不同尺度的高斯核，可以更好地平衡全局亮度调整与局部细节保留。

在硬件实现方面，系统通过串口完成数据采集，MATLAB作为主要开发环境提供了便捷的串口通信接口。系统架构包含图像采集模块、算法处理模块和结果显示模块，形成完整的数据处理链路。

算法实现中特别集成了PLS（部分最小二乘）工具箱，用于处理高维数据降维和回归分析。在参数优化环节，采用了两种经典准则：最大似然(ML)准则通过最大化观测数据的概率密度函数来估计参数；最大后验概率(MAP)准则则结合先验知识进行贝叶斯推断，提高参数估计的鲁棒性。

毕业设计代码中包含了大量注释和解释，确保算法的每个步骤都清晰可溯。特别是对Retinex核心算法部分，注释详细说明了光照分量估计、反射分量分离等关键步骤的实现原理。系统验证环节通过标准测试图像和实际采集数据双重验证了算法的有效性。