基于retinex算法的图像去雾

资 源 简 介

基于retinex算法的图像去雾

详 情 说 明

Retinex算法是一种基于人类视觉系统的图像增强方法，其核心思想是将图像分解为光照分量和反射分量。在图像去雾应用中，Retinex通过分离这两个分量来恢复雾天图像的真实色彩和细节。

算法主要分为三个步骤：首先估计图像的光照分量，这通常通过高斯滤波或引导滤波对原始图像进行平滑处理获得；然后通过原始图像与光照分量的比值运算得到反射分量；最后对反射分量进行动态范围调整和色彩校正。这种处理能有效消除雾霾对图像的影响，恢复场景本来的对比度和色彩饱和度。

Retinex算法在单尺度实现时计算效率较高，但可能丢失细节；多尺度Retinex（MSR）能更好地保持图像细节，但计算复杂度增加。实际应用中常采用带色彩恢复的多尺度Retinex（MSRCR），在去雾的同时保持自然的色彩表现。该算法在交通监控、航空摄影等领域有广泛应用。