色彩恒常
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Retinex-McCann图像增强算法MATLAB源码
本项目完整构建了基于Retinex理论的McCann99算法及其优化版本的MATLAB实现，旨在解决低照度、背光或光照分布不均匀场景下的图像质量下降问题。算法核心基于色彩恒常性原理，模拟人类视觉系统处理光照信息的方式。具体实现中，系统首先将输入图像转换至对数域，并构建多尺度高斯金字塔结构，将图像分解为不同分辨率的层级。在每一层级上，算法执行McCann特有的迭代“比较-重置”操作，通过长距离的像素比较来估算环境光照分量，并将低分辨率层的光照估计结果通过插值上采样传递至高分辨率层作为初始估计。这一过程自顶向下反复迭代，最终从原始图像中分离出代表物体真实属性的反射分量（Reflectance），并剔除光照分量（Illuminance）。项目代码包含完整的算法流程封装，提供灵活的参数设置（如金字塔层数、每层迭代次数），并具备自动白平衡与对比度拉伸的后处理功能。该工具箱适用于夜间监控视频增强、水下图像复原、医学影像清晰化以及老旧照片修复等多种应用场景，能显著提升图像的局部对比度、动态范围及色彩还原度。
