图像对比度增强

资 源 简 介

图像对比度增强

详 情 说 明

Retinex是一种基于人类视觉系统的图像增强算法，它通过模拟人眼对光照条件的适应性来处理图像。该算法核心思想源于颜色恒常性理论，即人眼能够自动调整感知到的颜色和亮度，使其在不同光照条件下保持一致。

在Matlab实现中，Retinex算法通常包含几个关键步骤：首先对输入图像进行多尺度高斯滤波，这是为了模拟人眼对不同空间频率的感知；然后计算原始图像与滤波结果的比值，这个步骤能够分离出光照分量和反射分量；最后通过非线性变换对反射分量进行调整，得到增强后的图像。

对于薄雾图像的处理，Retinex表现出色是因为它能够有效地区分并去除由于大气散射造成的均匀光照分量。这使得图像中的细节和边缘得以增强，同时保持颜色的自然性。算法还能一定程度上抑制噪声，因为在分离光照和反射分量的过程中，噪声通常与高频细节一起被保留在反射分量中，后续可以通过适当的参数调整来控制增强强度。

值得注意的是，Retinex算法在实际应用中可能需要根据具体场景调整参数，如高斯滤波的尺度选择和最终的增益控制等。这些调整会直接影响最终的增强效果。