Retinex_MSRCR可运行程序exe,以及一些测试图片

Retinex多尺度图象增强算法

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码介绍

针对Retinex算法在去雾时会出现光照不均匀、彩色失真等情况,提出了一种基于低照度的有雾彩色图像增强算法。该算法首先将红-绿-蓝(RGB)图像转换到色调-饱和度-亮度(HSV)空间区域,对亮度(V)分量进行提取,将单尺度Retinex算法作用于V分量后对V分量进行伽马校正;将MSRCR 算法中的高斯滤波器改为引导滤波并进行低通滤波;最后将改进的SSR算法、MSRCR算法、基于拉普拉斯金字塔的Retinex算法得到的图像进行加权融合。该算法能够得到很好的去雾效果,有效地抑制光晕并改善色彩失真等问题。经所提算法处理后,图片的相似性、信息熵等指标均得到了提升。

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基于retinex与matlab的图像对比度增强算法，MATLAB，带GUI用户界面

这种增强算法首先依据像素的R，G，B分量将输入的彩色图像被分解成为三幅图像，代表场景中波长不同（长波、中波和短波）的反射光的强度；分别计算长波、中波和短波波段内像素间的相对明暗关系，进而确定每个像素的色彩。最后，将Retinex色度空间内的色彩线性映射到RGB空间，获得经过增强的图像。通过这种方法所获得的图像具有色彩逼真度、动态范围大的特点。计算机仿真结果表明运用这种方法进行图像处理可以获得非常好的处理效果。

数字医学图像有其特殊性，为便于医生的正确诊断，需要对图像进行增强处理。根据数字医学图像的特点，提出了类似Retinex方法。该方法采用梯度和context构成的平滑函数平滑图像，利用类似Retinex原理增强图像，并对增强后的图像施行二次变空间拉伸。实验及主客观分析表明：该方法对数字医学图像增强的综合效果明显优于直方图均衡、同态滤波和多尺度Retinex方法。

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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