基于全变分Retinex和梯度域的雾天图像增强方法

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简介：
本研究提出了一种结合全变分Retinix理论与梯度域处理技术的方法，有效提升雾天条件下图像的质量，增强了视觉效果及细节可见性。为了提升雾天图像的对比度并确保颜色恒常性，本段落提出了一种基于全变分Retinex及梯度域的增强算法。首先利用高斯—赛德尔GS（Gauss-Seidel）迭代方法求解基于Retinex理论的全变分能量泛函问题，从而有效保持图像的颜色一致性；其次采用相对梯度和绝对梯度相结合的方式拉伸雾天图像中较亮区域的对比度，并在全变分Retinex模型下重建增强后的图像。此外，该算法还被应用于彩色图像处理领域；最后将基于全变分Retinex理论与基于梯度域的方法得到的结果进行加权融合，使得最终结果既提高了对比度又保持了色彩恒常性。实验结果显示，本研究提出的算法能够显著提高雾天条件下图像的清晰度和对比度，并且具有良好的颜色保真性和一致性。

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基于全变分Retinex和梯度域的雾天图像增强方法

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本研究提出了一种结合全变分Retinix理论与梯度域处理技术的方法，有效提升雾天条件下图像的质量，增强了视觉效果及细节可见性。为了提升雾天图像的对比度并确保颜色恒常性，本段落提出了一种基于全变分Retinex及梯度域的增强算法。首先利用高斯—赛德尔GS（Gauss-Seidel）迭代方法求解基于Retinex理论的全变分能量泛函问题，从而有效保持图像的颜色一致性；其次采用相对梯度和绝对梯度相结合的方式拉伸雾天图像中较亮区域的对比度，并在全变分Retinex模型下重建增强后的图像。此外，该算法还被应用于彩色图像处理领域；最后将基于全变分Retinex理论与基于梯度域的方法得到的结果进行加权融合，使得最终结果既提高了对比度又保持了色彩恒常性。实验结果显示，本研究提出的算法能够显著提高雾天条件下图像的清晰度和对比度，并且具有良好的颜色保真性和一致性。

基于暗原色与多尺度Retinex的图像增强去雾方法

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本研究提出一种结合暗原色和多尺度Retinex技术的图像处理方案，有效提升图像在雾天环境下的清晰度及色彩还原效果。根据作者的方法进行了一些改动后，效果不错且运行速度快。程序实现了四种算法：Retinex算法、暗原色算法、Retinex HE 和 Retinex BF，可以处理输入的图片（支持jpg、bmp等格式），并且可调节的大气光参数能够影响结果。

多尺度Retinex：基于MATLAB的图像增强方法

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《多尺度Retinex：基于MATLAB的图像增强方法》一书介绍了一种先进的图像处理技术——多尺度Retinex算法，并通过MATLAB语言详细讲解了该算法的具体实现和应用，是从事计算机视觉与图像处理领域研究者的重要参考。 Petro, AB, Sbert, C., 和 Morel, JM (2014) 的图像增强多尺度 Retinex 算法有两种不同的实现方式。第一种方法使用 scalefactor 的指数缩小直到 scalefactor^nscale，这可以加速处理大图像的算法，但会产生更多的光晕伪影。第二种方法接受不同尺度作为输入，因此允许非约束缩放。以下是生成缩影的具体步骤： ```matlab im = imread(example.jpg); % 使用最大通道作为图像照明的近似值 L = max(im, [], 3); ret = MSRetinex(mat2gray(L), 5, 3, 2, [5 5], 8); ret2 = MSRetinex2(mat2gray(L), [5, 35, 150], [5 5], 8); ```

基于全局Retinex的灰度图像去雾方法

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本研究提出了一种基于全局Retinex理论的灰度图像去雾算法，通过调整天气变化因素下的图像对比度与清晰度，有效改善了能见度低的问题。该方法简单且计算效率高，在保持图像原有细节的同时显著提升了视觉效果。这段代码是用C语言开发的，实现了一种全局Retinex灰度图像去雾算法，效果非常好。

基于Retinex理论和MATLAB的图像对比度增强方法

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本文介绍了一种结合Retinex理论与MATLAB实现的图像对比度增强技术，旨在提升图像视觉效果。基于Retinex理论与MATLAB的图像对比度增强算法研究探讨了如何利用Retinex模型在MATLAB环境中提升图像的视觉效果，特别是在提高图像对比度方面的方法和技术。此方法结合了色彩恢复和光照补偿的优点，能够有效改善低光条件下或高动态范围场景下的图像质量。

基于Retinex理论的图像增强方法

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本研究提出了一种基于Retinix理论的创新图像增强技术，旨在改善图像的整体视觉效果，特别是在对比度调整和细节恢复方面具有显著优势。该方法通过模拟人类视觉系统对光线和色彩的感知机制，有效解决了传统图像处理中的亮度分离与颜色失真问题，为图像预处理及计算机视觉应用提供了新的解决方案。基于Retinex图像增强的MSRCR算法的C语言实现与原“基于Retinex的MSRCR算法的C语言实现”不同之处在于，该程序不依赖于OpenCV读取和保存图像。

基于Contourlet变换及多尺度Retinex的水下图像增强方法

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本研究提出了一种结合Contourlet变换与多尺度Retinex技术的创新算法，有效提升水下图像的清晰度和色彩还原度，克服了传统方法在处理复杂背景和光照条件下的局限性。针对水下图像对比度低、边缘模糊及噪声大的特点，本段落提出了一种基于非下采样Contourlet变换与多尺度Retinex的增强算法。该方法首先对水下图像进行多尺度多方向的非下采样Contourlet变换；然后通过多尺度Retinex技术调整低频系数以提高整体对比度；接着，在各个带通子带上估计噪声，并抑制模值低于阈值的系数，同时改进神经网络中的Sigmoid函数来调节高于该阈值的系数。最后，经过非下采样Contourlet逆变换得到增强后的图像。与传统方法相比，此算法能够有效降低水下图像中的背景噪声、提升对比度以及突出目标轮廓，并且获得了更高的对比度评估分数。

基于单尺度Retinex的非线性图像增强方法

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本研究提出了一种基于单尺度Retinex的非线性图像增强技术，旨在改善图像对比度和细节表现，适用于多种低质量图像处理场景。本段落档探讨了基于单尺度Retinex算法的非线性图像增强方法。该研究提出了一种改进的图像处理技术，旨在通过调整图像中的亮度和对比度来提升视觉效果。这种方法在改善低光照条件下或色彩不均衡的照片时特别有效。文档详细介绍了算法的工作原理及其应用实例，并分析了其相对于传统Retinex算法的优势与局限性。

基于Retinex理论的图像增强方法（2009年）

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本研究基于Retinix理论提出了一种新颖的图像增强算法，旨在提升图像在低光照条件下的视觉效果和细节表现。该方法通过改进反射与照明分离技术，有效解决了图像对比度不足的问题，并保持了色彩的真实性。实验结果表明，相较于传统方法，此算法在多种测试集上表现出更高的性能，为计算机视觉领域的图像预处理提供了新的思路。为了克服传统增强算法功能单一且适用范围有限的问题，本段落提出了一种基于Retinex理论的图像增强方法。该方法在对数域内使用高斯卷积函数来估计亮度图像的对数形式，并通过已知图像的对数形式减去亮度图像的对数形式，以获取不受光照条件影响的真实景物反射图像的对数表示。最后，通过对数逆运算得到最终的反射图像，从而实现有效的图像增强。实验结果表明，基于Retinex理论的方法不仅能够保持颜色的一致性，并且在动态范围压缩和边缘增强之间达到了良好的平衡点，克服了传统算法中的不足之处。经该方法处理后的图像细节更加丰富、轮廓更为清晰，视觉效果显著提升。

基于全局与局部直方图处理的Retinex图像去雾及增强技术

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本研究提出了一种结合全局与局部直方图处理的Retinex图像去雾及增强技术，有效提升图像清晰度和对比度。本段落探讨了基于全局直方图处理与局部直方图处理相结合的Retinex图像去雾技术，并进一步介绍了如何利用这些方法进行图像增强。这种方法通过优化光照条件下的视觉效果，显著改善了低能见度条件下图像的质量和可读性。