基于多尺度Retinex算法的MATLAB图像增强系统

资 源 简 介

本项目实现了多尺度Retinex算法，利用多尺度高斯滤波估计图像光照分量，有效增强图像对比度与色彩还原能力，适用于光照不均场景下的图像质量提升。

详 情 说 明

基于多尺度Retinex算法的图像增强系统

项目介绍

本项目实现了一种基于多尺度Retinex（MSR）理论的图像增强算法。该算法通过在不同尺度下进行高斯滤波来估计图像的光照分量，并根据Retinex理论恢复物体的反射属性，从而有效增强图像对比度、改善光照不均问题并还原图像真实色彩。系统特别适用于处理光照条件不理想的图像，能够显著提升图像的视觉质量。

功能特性

• 多尺度Retinex增强：采用多尺度高斯核进行光照估计，结合不同尺度的处理结果
• 自适应图像处理：支持RGB彩色图像和灰度图像输入，自动识别图像类型
• 参数可配置：允许用户自定义高斯核尺度数组和各尺度权重系数
• 中间结果可视化：可选显示各尺度下的光照分量和反射分量
• 效果对比分析：支持不同参数设置下的增强效果对比显示
• 标准化输出：输出图像经过规范化处理，可直接显示或保存

使用方法

1. 基本使用：运行主程序，选择输入图像文件，系统将使用默认参数进行增强处理
2. 参数调整：可通过修改尺度参数和权重参数来优化增强效果

- 尺度参数：建议使用[15,80,250]或根据图像特点调整 - 权重参数：默认采用等权重分配，可根据需要调整各尺度贡献度

1. 结果查看：程序将显示原始图像、增强结果以及可选中间处理结果
2. 结果保存：增强后的图像可保存为标准图像格式

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 内存要求：至少4GB RAM（处理大图像时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与格式验证、多尺度高斯滤波处理、光照分量估计与反射分量计算、权重融合与结果合成、图像显示与对比分析等功能模块，提供了完整的参数配置接口和结果输出选项。