此代码可以直接对彩色图像进行同态滤波处理，处理结果良好，图像纹理清晰 代码有备注，简单易懂

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。

图像从RGB空间转换到HSI空间，Matlab函数

主要是利用matlab进行编程。编程的内容是关于rgb坐标空间与hls坐标空间的转换。

基于RGB颜色空间的简单阈值肤色识别,matlab代码

从RGB空间到HSV空间转换,以及查看H,S,V分量的Matlab程序实现