MATLAB基于单尺度Retinex算法的低能见度图像增强系统

资 源 简 介

本项目实现单尺度Retinex（SSR）算法，专门针对雾天、水下及低光照场景的低能见度图像进行自适应对比度增强。支持高斯核参数调节，可灵活控制细节增强尺度，包含图像预处理功能，有效提升图像可视质量。

详 情 说 明

基于单尺度Retinex算法的低能见度图像对比度增强系统

项目介绍

本项目基于单尺度Retinex（SSR）理论，开发了一套针对低能见度图像的对比度增强系统。系统能够有效处理雾天、水下、低光照等恶劣视觉环境下的图像，通过高斯卷积滤波和对数域变换技术，实现图像细节的自适应增强和视觉质量提升。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现单尺度Retinex算法，包括光照估计和反射分量提取
• 自适应增强处理：针对不同低能见度场景（雾霾、水下、低光照）进行优化处理
• 参数灵活调节：提供高斯核尺度参数（σ）调节接口，支持不同细节增强效果
• 完整处理流程：包含图像归一化预处理和动态范围调整后处理模块
• 批量处理支持：支持多张图像批量处理，提高处理效率
• 可视化对比：提供增强前后图像对比显示，包括原图、增强结果和直方图分析

使用方法

基本使用

1. 准备待处理的低能见度图像（支持JPG、PNG、BMP格式）
2. 设置高斯核尺度参数σ（默认值为80）
3. 运行主程序开始处理
4. 查看增强结果和对比分析图

参数设置

• σ参数：控制高斯核尺度，影响细节增强程度（建议范围：50-150）
• 批量处理：可指定输入目录和输出目录进行批量处理
• 图像类型：自动适应彩色和灰度图像处理

输出结果

• 增强后的图像（uint8格式）
• 处理前后对比可视化图
• 处理参数报告（尺度参数、处理时间等）
• 批量处理时可自动保存到指定目录

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2016b或更高版本
• 内存要求：建议4GB以上，处理高分辨率图像时需要更大内存
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像读取与格式校验、参数初始化与用户交互、Retinex算法的完整实现、多尺度高斯卷积计算、图像的对数域变换与恢复、动态范围调整与后处理优化、结果可视化与对比分析、批量处理逻辑与文件管理等功能模块，形成了完整的图像增强处理链路。