图像处理中retinex、SSR、自适应的对比度增强算法的模板

资 源 简 介

图像处理中retinex、SSR、自适应的对比度增强算法的模板

详 情 说 明

在图像处理领域，Retinex理论及其衍生算法（如SSR）通过模拟人类视觉系统的颜色恒常性，能有效解决光照不均问题。其核心思想是将图像分解为反射分量和光照分量，通过去除光照影响来增强细节表现。单尺度Retinex（SSR）算法通过高斯滤波提取光照分量，再与原图进行对数域分离，适用于全局光照补偿。

自适应对比度增强则根据不同区域特性动态调整参数，结合局部统计特性（如直方图均衡化或自适应伽马校正），在保留纹理细节的同时避免过增强。实际应用中可融合Retinex的全局校正与自适应算法的局部优化，形成分层处理流程：先通过SSR改善整体光照，再针对阴影/高光区域进行自适应微调，最终实现更自然的视觉效果。这类混合策略在医学影像、低光摄影等场景中表现尤为突出。