基于多尺度的retinex理论

资 源 简 介

基于多尺度的retinex理论

详 情 说 明

多尺度Retinex算法是一种基于人眼视觉特性的图像增强技术。该理论由Edwin Land提出，其核心思想是将图像分解为光照分量和反射分量，通过去除不均匀光照影响来恢复物体真实反射特性。

对于灰度图像处理，算法通过不同尺度的高斯滤波来模拟人眼对光照的适应性。较大的尺度保留更多光照信息，较小尺度则增强局部对比度。最终加权融合各尺度结果，在保留图像自然度的同时提升视觉效果。

当处理彩色图像时，算法通常在每个颜色通道独立执行Retinex运算，但需特别注意保持色彩平衡。常见做法是在对数域进行操作，先分离亮度通道处理，再与色度通道结合以避免颜色失真。

多尺度Retinex的优势在于能同时解决全局光照不均和局部细节增强的问题。通过调节高斯核尺寸和权重系数，可以灵活适应雾天图像增强、低光照恢复、医学影像优化等不同场景需求。实际应用中还需注意处理光晕效应和噪声放大等副作用。