多尺度retinex的matlab代码

资 源 简 介

多尺度retinex的matlab代码

详 情 说 明

多尺度Retinex是一种经典的图像增强算法，主要用于改善光照不均匀或低对比度图像的视觉效果。它的核心思想是模拟人类视觉系统对光照和反射分量的感知机制，通过多尺度高斯滤波来分解图像，最终恢复出更自然的色彩和细节。

在Matlab中实现多尺度Retinex通常需要以下几个关键步骤：

图像预处理 首先将输入图像转换为对数域，便于后续的反射分量和光照分量分离。

多尺度高斯滤波 使用不同尺度的高斯核（如小、中、大三种尺度）分别对图像进行卷积，以捕捉不同频段的亮度分量。

反射分量提取 通过对数域图像减去高斯滤波后的结果，得到近似反射分量（即去除光照影响的细节部分）。

多尺度融合 将不同尺度下的反射分量加权融合，使得最终结果在增强细节的同时避免过度失真。

后处理与色彩恢复 由于Retinex方法容易导致色彩偏移，通常需要配合色彩校正策略（如增益补偿或直方图调整）来优化最终输出。

实现效果较好的多尺度Retinex算法通常会结合自适应权重调整，避免小尺度滤波带来的噪声放大，同时保留大尺度滤波的整体光照均衡能力。此外，可以通过调整高斯核标准差和融合系数来适应不同场景的图像增强需求。