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。

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。

用c语言实现了基于retinex理论的图像增强算法 第一次写 如有不足 欢迎大家批评指正

本科毕业设计用MATLAB的GUI设计一个界面，实现用多种方法的图像去雾，上面给出主函数，里面所有方法的函数都有的，也解释了代码，有人要答辩PPT或者参考论文等资料可以找我，还有去雾的图片。

夜间图像去雾对夜间场景中的视频监控、目标识别等有重要应用价值。目前夜间图像去雾研究较少，且处理结果存在失真度高、细节模糊、稳健性差等缺点。针对以上情况，结合大气散射模型和夜间雾天图像成像特点，提出基于Retinex理论和暗通道先验的去雾算法。首先，根据Retinex理论求得夜间场景的有雾入射光图像和有雾反射光图像；其次，利用暗通道先验得到场景的无雾反射光图像；然后，分别根据夜间雾天图像和有雾反射光图像求得光源位置和景深，利用相机成像机理求得场景点与各光源的距离之和，进而求得无雾入射光图像；最后，利用Retinex理论复原得到夜间无雾图像。实验结果表明，本文算法不仅能彻底去雾，提高图像对比度，更能大幅度降低去雾过程中的颜色失真。

retinex雾天彩色图像处理，采用matlab软件编写，同时采用线性拉伸的方法对rgb图像处理达到去雾是图像清晰化效果

基于双边滤波+retinex理论的图像中增强，增强图像细节

雾天的大气退化图像具有对比度低、景物不清晰的特点，给交通系统及户外视觉系统的应用带来严重的影响。因此，雾天低对比度图像的清晰化研究有着重要的意义。图像的清晰化方法具体可分为图像增强和图像恢复两种，本文主要针对图像增强的方法进行研究

该算法是基于retinex理论的，在图像去雾上取得了很好的成果，基本和何凯明的暗通道去雾算法相媲美

《数字图像处理高级应用》中的代码，注意是单尺度的Retinex呦~