自己编的基于单尺度、多尺度、原始的Retinex算法例程

资 源 简 介

自己编的基于单尺度、多尺度、原始的Retinex算法例程

详 情 说 明

以下是对您提供的技术内容的整合性介绍：

Retinex增强算法实现 包含单尺度与多尺度Retinex（MSR）的自研实现，通过模拟人眼感知机制提升图像对比度。单尺度版本侧重全局光照校正，多尺度版本融合不同高斯核运算结果，平衡局部细节与全局色调。算法优化了传统方法中对数变换与颜色恢复步骤，适用于低光照场景的预处理。

阵列信号处理核心算法 MUSIC/ROOT-MUSIC：实现了基于特征空间分解的DOA估计，解决相干信源场景下的超分辨率测向问题。ROOT-MUSIC通过多项式求根进一步降低运算复杂度。 ESPRIT：利用旋转不变性子空间技术，无需峰值搜索即可获得信号到达角，适合实时系统。 切比雪夫加权：在均匀直线阵中应用该加权方案，通过调整权值向量主旁瓣比，实现可定制的波束方向图控制。

资源分配优化方法 提供通信系统中经典的资源分配策略实现，如功率分配、时隙调度等，重点解决多用户场景下的公平性与效率权衡问题，包含启发式算法与凸优化解法。

图像分析与匹配技术 粒子图像分割：采用自适应阈值与形态学处理分离目标粒子，支持后续的流速场分析。 特征匹配子例程：集成基于区域的互相关与特征点描述符方法，适用于动态场景的位移追踪。

这些模块均为自主编写，强调算法可复现性，可作为研究人员的基础工具链或毕业设计的参考实现。各例程均保留参数接口便于扩展，例如调整Retinex的尺度参数或阵列的阵元间距等。