retinex的图像增强算法

资 源 简 介

retinex的图像增强算法

详 情 说 明

Retinex理论是一种模拟人类视觉系统的图像增强算法，其核心思想是分离图像的反射分量和光照分量。这种算法特别适用于处理光照不均匀或低对比度的图像场景。

多尺度MSR（Multi-Scale Retinex）是Retinex理论的改进版本，它通过在不同尺度上应用高斯滤波来更好地处理图像细节。算法主要包含三个关键步骤：首先对输入图像进行多尺度高斯滤波，然后计算各尺度下的反射分量，最后通过加权融合得到最终增强结果。

相比传统的单尺度Retinex，MSR算法具有更好的细节保持能力和更自然的增强效果。它能同时改善图像的全局对比度和局部细节表现，特别适用于同时存在明暗区域和细节丰富的复杂场景。

这种方法基于色彩恒常性理论，即物体的颜色主要由其反射特性决定，而不是光照条件。通过MSR处理后的图像往往具有更真实的色彩表现和更好的视觉质量。