基于MATLAB的Retinex理论图像增强算法实现与比较系统

资 源 简 介

本MATLAB项目完整实现了Retinex理论的三种经典图像增强算法。包含单尺度Retinex（SSR）、多尺度Retinex（MSR）和自商图方法，支持基础色彩恒常性处理和自然增强效果，适用于图像质量优化与算法对比分析。

详 情 说 明

基于Retinex理论的图像增强算法实现与比较系统

项目介绍

本项目完整实现了Retinex理论中的三种经典图像增强算法：单尺度Retinex（SSR）、多尺度Retinex（MSR）和自商图像（Self-Quotient Image）方法。系统采用模块化架构，为用户提供了一个可比较不同算法效果的实验平台，便于直观分析各算法在色彩恒常性、细节增强和自然度保持等方面的性能差异。

功能特性

• 算法完备性：完整实现三种经典Retinex增强算法

- SSR算法：提供基础的色彩恒常性处理，消除光照不均匀影响 - MSR算法：融合多个尺度的高斯环绕函数，实现更自然的增强效果 - 自商图像方法：专门针对特定光照条件下的图像进行细节增强

• 输出内容丰富：

- 增强后的图像文件（保持原图格式） - 算法处理过程中的中间结果（照度分量、反射分量等） - 处理参数和性能指标（处理时间、图像质量评价） - 原始图像与增强结果的并排对比图

• 易用性设计：模块化封装，用户可直接运行测试文件获得可视化结果

使用方法

1. 准备待处理的图像文件（支持jpg、png、bmp等格式）
2. 运行主程序文件，系统将自动加载并处理图像
3. 查看命令行窗口输出的处理参数和性能指标
4. 在结果目录中查看生成的增强图像和对比图
5. 分析不同算法的处理效果，选择最适合的增强方案

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存建议：4GB以上
• 图像分辨率：支持任意尺寸，建议1024×1024像素以内以保证处理效率
• 依赖环境：标准科学计算环境

文件说明

主程序文件作为系统的核心控制单元，实现了算法调度、图像预处理、参数配置、结果可视化等关键功能。它负责协调各算法模块的执行流程，管理输入输出数据处理，生成完整的增强结果对比分析，并提供性能评估指标计算，确保用户能够直观地比较不同Retinex算法的增强效果。