真正的基于单尺度、多尺度、原始的Retinex算法处理程序

资 源 简 介

真正的基于单尺度、多尺度、原始的Retinex算法处理程序

详 情 说 明

基于单尺度、多尺度及原始Retinex算法的图像处理程序

Retinex算法是一种经典的图像增强技术，主要用于解决光照不均问题。其核心思想是通过分离反射分量（物体本质颜色）和光照分量来改善视觉质量。在Matlab中实现时，需注意以下关键点：

单尺度Retinex（SSR） 单尺度版本通过高斯环绕函数对输入图像做卷积运算，用原始图像减去对数域中的模糊结果。这种方法简单高效，但对强光照区域容易出现光晕现象。

多尺度Retinex（MSR） 结合多个不同尺度的高斯核（通常选择小、中、大三个尺度），对单尺度结果进行加权融合。多尺度处理能同时保留局部对比度和全局色调，但计算复杂度较高。

原始Retinex实现 需注意对数变换和归一化操作的处理顺序，这对最终色彩保真度影响显著。经典实现中可能包含色彩恢复模块来校正色偏问题。

扩展应用场景： 与图像纹理特征提取结合时可先进行Retinex预处理，增强纹理显著性 车载图像处理中可用于改善雾天/低光照条件下的车牌识别效果 医学图像分析中可提升X光片的局部细节可见度

注意事项： 实际应用中需根据图像特性调整高斯核参数，过度增强可能导致噪声放大。对于实时性要求高的场景（如车载系统），可考虑使用快速傅里叶变换加速卷积运算。