针对带色彩恢复的多尺度Retinex色调映射算法(MSRCR)在分离图像光照信息时未保留部分细节信息,导致结果图像出现细节提出了一种具有细节补偿和色彩恢复的多尺度Retinex色调映射算法(MSRCD)。该算法利用Retinex理论的基本原理将高动态范围图像分为反射层和光照层,先使用双边滤波从图像光照层中提取出细节信息进行补偿,然后从图像的反射层中分离出基本层信息并进行自适应调整,压缩其动态范围,最后通过色彩校正还原图像颜色。实验结果表明,与MSRCR算法及基于双边滤波的算法相比,MSRCD算法的处理结果

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为提高图像识别在分类时的质量，必须在图像的预处理阶段对噪声进行滤除，对图像中的目标对象加以增强。从研究图像增强的空域法人手，利用多尺度Retinex灰度图像增强算法完成图像的增强。做到改善图像颜色恒常性，压缩图像动态范围，提高对比度，有效显示淹没在阴影、光照等区域中的细节。在仿真实验中，对图像进行高斯滤波，确定了高斯滤波系数。仿真结果证明该方法可行，在完成图像增强的同时，对噪声有较好的抑制作用。

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对传统的RETINEX的一种改进的算法及其应用。

传统Retinex算法中，从图像中完全去除亮度分量而使用反射分量来增强效果。通常图像光照变化并非平缓，使得结果图像视觉效果缺乏协调。对此提出一种改进的Retinex算法，通过再处理亮度分量，得到平缓的亮度图像并补偿到反射分量从而改善增强效果，使用均值模版代替高斯模版以减少计算的时间，同时利用拉普拉斯算子加入图像边缘细节特征。实验通过处理低对比度、低亮度的X光射线将改进的Retinex方法与其他各种增强算法进行对比。对实验结果的定性和定量分析表明了该改进算法的有效性。

由于天气和光照等外部因素的影响，经常会出现亮度和亮度低的影像。此处将基于Retinex理论的算法和经颜色空间变换后对亮度和饱和度分量进行增强的算法进行结合，提出一种根据多尺度Retinex理论的改进算法，在保证色调基本不变的情况下，对亮度和饱和度进行调整，同时加入影像边缘细节特征，使增强后的影像更加符合人眼视觉特性，亮度和尺寸减小提高，影像细节更丰富，并且避免了颜色失真。

Color Image Enhancement using Multi Scale Retinex with Color Restoration(MSRCR) Code Reference: http://www-prima.inrialpes.fr/pelisson/MSRCR.php

针对传统 Retinex 算法处理红外图像存在光晕伪影和细节增强不足的缺点，本文提出一种消除光晕和细节增强的 Multi-scale Retinex（MSR）红外图像增强算法。首先，以局部方差和局部复杂度构造引导滤波的自适应平滑增益，然后，采用改进的引导滤波核函数估计照度分量，在对数域对多尺度 Retinex 数学模型求解，获取消除光晕和细节保持的多尺度反射分量。最后，为进一步增强细节和提升亮度，对反射分量依灰度等级进行自适应增强，并通过偏移调整和Gamma 校正改善图像亮度，得到最终增强图像。实验结果表明，本文算法相对其它的 Retinex 增强算法，可有效地消除光晕现象，突出细节，可获得视觉效果良好的增强结果.

采用matlab对雾天图像的清晰化处理，共6种算法，直方图均衡法，改进的直方图均衡化算法，单尺度retinex，多尺度retinex，带色彩恢复的多尺度retinex，暗原色先验，然后有6种算法运行时间和信息熵的对比。