Retinex图像增强毕设算法之迭代方法

资 源 简 介

Retinex图像增强毕设算法之迭代方法

详 情 说 明

Retinex图像增强算法是一种基于人类视觉感知理论的图像处理方法，其核心思想是通过模拟人眼对光照和颜色的感知机制来提升图像质量。迭代实现方案是Retinex算法的重要变种之一。

算法原理主要分为三个关键步骤：首先对输入图像进行多尺度分解，通过高斯滤波生成不同尺度的光照估计；然后采用迭代方式逐步优化反射分量估计，这个过程中会引入光照补偿因子；最后将优化后的反射分量进行动态范围压缩和对比度拉伸。

在实现细节方面，迭代方案相比单次计算的优势在于：通过多次调整光照分量来逼近理想反射率，每次迭代都会根据前次结果修正光照估计。算法会自动计算迭代终止条件，当两次迭代间的变化小于阈值时停止计算。

实验评估部分包含三个客观指标：均值反映图像整体亮度变化，方差衡量对比度提升效果，熵值评估信息量增加程度。测试表明该方法能有效提升雾天图像的可见度，同时保持较好的色彩保真度。

注意事项：MATLAB实现时需特别注意矩阵运算的优化，对于大尺寸图像建议采用分块处理。不同版本MATLAB的差异主要存在于图像显示函数和部分数学运算的精度控制上。