matlab代码实现Retinex算法

资 源 简 介

matlab代码实现Retinex算法

详 情 说 明

Retinex算法是一种模拟人类视觉系统的图像增强方法，通过分离光照分量和反射分量来改善图像质量。在Matlab中实现该算法通常包含以下关键步骤：

首先需要将彩色图像转换到对数域，这种非线性变换可以更好地处理光照不均匀问题。核心操作是在不同尺度下对图像进行高斯滤波，通常选择2-4个不同尺度的高斯核（如15、80、250像素），小尺度保留细节，大尺度捕捉光照变化。

然后对每个颜色通道分别处理：用原图减去高斯模糊结果得到反射分量估计，这个差分操作能有效分离光照和反射信息。多尺度版本会对不同尺度结果进行加权融合，典型权重分配是小尺度占70%，大尺度占30%。

最后需要进行动态范围压缩和颜色恢复，将对数域结果转换回线性空间，通过自适应直方图调整或简单的线性拉伸来优化显示效果。处理后的图像会呈现更均衡的亮度分布和更清晰的细节，特别适用于雾天、低照度或强背光场景的图像质量提升。

实际应用中还需注意处理可能的 halo 效应（光晕现象），这需要通过优化高斯参数或结合双边滤波等边缘保持技术来解决。算法的Matlab实现可灵活调整尺度参数以适应不同类型的图像退化情况。