毕设时的基于单尺度、多尺度、原始的Retinex算法集合程序

资 源 简 介

毕设时的基于单尺度、多尺度、原始的Retinex算法集合程序

详 情 说 明

这篇技术文章将介绍毕业设计中实现的几种核心算法模块及其应用场景。首先聚焦于Retinex算法集合，这是经典的图像增强方法，包含单尺度和多尺度实现版本。单尺度Retinex适用于均匀光照条件下的快速校正，而多尺度版本通过组合不同高斯核能更好地处理复杂光照场景。

在距离计算方面，采用欧氏距离度量矩阵相似度，这是模式识别和聚类分析中的基础算子。其平方差求和的特性使其对数据尺度敏感，常需配合归一化使用。特别实现的滤波求和方式宽带波束形成算法，通过空时联合处理提升阵列信号处理的鲁棒性，在声纳和雷达系统中表现出优越的抗干扰性能。

无线信道仿真模块模拟了典型的瑞利衰落环境，支持单径和多径传播场景的配置。该模块可生成符合统计特性的信道系数，为通信系统性能评估提供可靠的信道模型。偏最小二乘法则被应用于二维数据聚类任务，通过提取潜变量降低维度，相比传统PCA方法能更好地保持类别判别信息。

这些算法模块构成了完整的信号与图像处理工具箱，单尺度Retinex与多尺度Retinex的对比实现尤其展现了算法演进思路，而波束形成与信道仿真模块则为无线通信研究提供了实用基础。偏最小二乘法在数据聚类中的应用则体现了统计学习方法与传统信号处理技术的有效结合。