针对多尺度Retinex算法在处理煤矿井下低照度图像时存在细节增强不足和耗时等问题，提出了一种基于光照校正的快速多尺度Retinex算法对煤矿井下低照度图像进行增强。该算法通过计算高斯模糊后图像的每个像素点的亮度值，将图像划分为暗调区域和高光区域，并对不同区域进行光照校正，从而降低高光区域的亮度，保证不过分曝光，同时提升较暗区域的亮度，凸显更多细节信息；利用三次快速均值滤波代替高斯滤波来估计光照强度，减少算法耗时。实验结果表明，该算法能有效提高图像的亮度和对比度，增强图像中暗调区域和高光区域的细节，具有较快的处理速度。

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本文提供了LED路灯照度计算的公式与一些必要数据。将这些资料和数据在办公软件Excle中组合，根据实际情况选择并输入各项系数便可以自动计算出结果。在已知某LED路灯的流明数，也可根据条件或设定条件来计算其平均照度，再与CJJ45-2006《城市道路照明设计标准》的要求对照，从而进行有的放矢的配置选型。 需要者可另外索取Excle文档。

以同济大学自建的小型气象台站测得的2009-2011年气象数据为基础,采用回归分析的方法分析了晴空指数、太阳高度角对太阳辐射照度与光照度关系的影响,发现它们对太阳辐射照度的影响整体上呈现非线性,且影响规律在各分区间内略微不同。因此,采用分段线性拟合的方法将晴空指数和太阳高度角分为9个区间,分别建立对应的太阳辐射照度与太阳光照度之间的线性拟合关系,并通过实测数据证明这种处理方式具有较高精度。结论适用于纬度和天气条件与上海相似的地区。

2021年全国电子设计竞赛K题

为了提高低照度条件下采集的全景图像的视觉效果,提出一种基于细节特征加权融合的低照度全景图像增强算法.首先,利用双边滤波算法提取出图像的光照分量,并分别采用自适应伽马校正和对比度受限的自适应直方图均衡化算法对光照分量进行处理;然后,与原始光照信息进行加权融合得到校正后的光照分量,并在反射分量调整时,提出一种自适应调整函数来校正反射信息;最后,将光照分量与反射分量合并,以实现对低照度全景图像的增强.实验结果表明,所提出的算法在提高图像亮度的同时,可以增强图像细节信息,去除噪声,使增强后图像色彩信息更加丰富自然.

针对光照不均匀、光线暗等环境导致图像采集单元采集到的图像视觉效果差、噪声大等问题，本文提出一种基于视网膜和皮层(Retinex)理论改进的低照度图像增强算法去恢复图像原有的视觉特征。将低照度图像从红、绿、蓝(RGB)空间转换到色调、饱和度、亮度(HSV)空间，在HSV空间的V通道去对低照度图像进行处理，这样能够避免图像三基色比例关系被破坏；采用改进的多尺度Retinex (MSR)算法估计光照分量，用非局部均值(NLM)滤波代替高斯滤波，利用滤波窗口与相邻窗口间的递归关系来简化计算，不仅能准确估计光照分量，还能够提高图像的处理速度；最后进行颜色空间逆变换，转换到人眼习惯的RGB颜色空间。实验结果表明该算法可以有效提高图像清晰度，保护图像的细节信息。

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。

基于单片机的照度计 ADC0809 LCD1602 端口连接详见程序

基于STM32F0的接近传感器VL53L0X和CM32181照度计的驱动程序