在图像增强技术中，现有的夜间图像增强算法在对夜间图像进行处理时，总是伴随着处理后图像存在暗区亮度过 度增强和噪声放大的现象。因此，提出一种基于 Retinex 改进的夜间图像增强算法，该方法通过将图像转换到 HSV 空间对 V 通道图像进行导向滤波获得亮度分量图像，并对传统的颜色恢复函数进行改进，从而解决了传统夜间图像增强过程中造 成的暗区过度增强、噪声放大、实时性差的问题。实验结果证明，改进的夜间图像增强方法优于现有的算法，并且该算法 可以在对夜间图像增强的基础上有效的提高算法的实时性。

BMVC2018年的论文Deep Retinex Decomposition for Low-Light Enhancement的PDF

基于双边滤波+retinex理论的图像中增强，增强图像细节

Collection of Computer Vision algorithms implemented in Matlab. Algorithms: seam carving ("Seam carving for content-aware image processing" by S. Avidan & A. Shamir, 2007) Algorithm and code are described in details http://kirilllykov.github.io/blog/2013/06/06/seam-carving-algorithm/ bilateral filter ("Bilateral filtering for gray and color images" by C. Tomasi & R. Manduchi, 1998) fast bilateral filter ("A fast approximation of the bilateral filter using a signal processing approach" by S. Paris & F. Durand, 2006) retinex ("Retinex by two bilateral filters" by M. Elad, 2005) shape from shading algorithm by Horn and Ikeuchi ("The Variational Approach to Shape from Shading" by B. Horn and M. Brooks, 1985) optical flow algorithm by Horn-Shunck for an array of input images ("Determining optical flow" by Horn and Schunck, 1980) generator of random surface and closed curve, auxiliary code

Retinex Matlab算法，可以运行

这里边有单尺度，多尺度等等的Retinex的Matlab程序，挺好用的

色彩改进型Retinex彩色图像增强方法

用opencv实现retinex算法，包括单尺度和多尺度Retinex

二型模糊彩色图像的边缘检测方法研究(Retinex) 硕士学位论文。

搜集到的几个基于retinex算法的代码，用的是matlab，测试通过