SSR算法的实现代码

资 源 简 介

SSR算法的实现代码

详 情 说 明

SSR（Single Scale Retinex）算法是一种经典的图像增强技术，源自于Retinex理论的基本思想。该理论认为，图像可以分解为入射分量和反射分量两部分，其中反射分量反映了物体的本质属性，是图像增强的关键。

在SSR算法的实现过程中，首先需要将输入图像从RGB颜色空间转换到对数域进行处理。算法核心在于对反射分量的处理——通过对数域的反射分量施加高斯模糊操作，利用高斯函数的卷积来模拟光照的平滑特性。高斯函数的选择直接影响最终效果，通常需要根据图像特性调整其标准差参数。

处理完成后，算法将经过高斯模糊的反射分量与入射分量重新组合，再通过指数运算转换回线性域，最终得到增强后的图像。这种处理方式特别适用于光照不均匀或低对比度场景的图像质量提升，能有效增强细节同时保持自然视觉效果。