图像增强，采用双边滤波与retinex理论。-ITADN社区

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本文提出了一种结合双边滤波与Retinex理论的图像增强技术，旨在提升图像对比度和细节表现力，适用于低光照或色彩偏差严重的图像处理。基于双边滤波与Retinex理论的图像增强技术能够有效提升图像细节。

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本研究提出了一种基于自适应双边滤波的Retinex理论改进算法，有效提升了图像的对比度和清晰度，尤其在低光照条件下表现优异。本段落提出了一种基于参数估计的双边滤波Retinex算法来解决现有Retinex算法无法自动调节参数的问题。该方法首先采用主成份分析与Canny边缘检测技术分别实现噪声评估及边缘强度计算；接着，通过线性相关运算确定了空间几何标准差和亮度标准差这两个关键参数值；随后应用此参数估计的双边滤波手段将图像分离成照度图层与反射图层；最后对这两部分进行不同的压缩和增强处理，并重新合成一幅新的高质量图像。实验结果表明，该算法不仅能自动调整所需参数，还能显著减少光晕效应的影响。

【图像增强】利用MATLAB实现双边滤波与Retinex技术的图像增强【附带MATLAB源码 4233期】.md

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本文介绍了使用MATLAB实现图像增强的方法，结合了双边滤波和Retinex理论。文章提供了详细的代码示例（MATLAB源码），帮助读者理解和实践图像处理技术。上传的Matlab资料包括可运行代码，适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需单独运行。 - 运行结果效果图包含在内。 2. 兼容版本 - Matlab 2019b，如遇问题请根据提示进行修改。 3. 操作步骤：步骤一：将所有文件解压到Matlab的当前工作目录中；步骤二：双击打开main.m文件；步骤三：运行程序直至完成并查看结果。 4. 仿真咨询如有其他需求，可以联系博主或通过博客文章中的方式获取帮助。功能包括： - 图像增强：同态增晰图像增强、萤火虫算法图像增强等； - 图像去雾：直方图均衡化+Retinex理论去雾、暗通道去雾、偏振水下模糊图像去雾和双边滤波图像去雾，颜色衰减先验方法。

基于双边滤波及Retinex算法的矿井图像增强技术

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本研究提出了一种结合双边滤波与Retinex理论的新型矿井图像增强方法，旨在优化低光照条件下的视觉效果，提升细节清晰度和对比度。本段落提出了一种结合双边滤波与多尺度Retinex算法的图像增强方法，以克服传统双边滤波导致细节丢失及Retinex算法在光照变化剧烈情况下产生光晕伪影的问题。该方法首先通过小波分解将原始图像分为高频和低频系数部分；随后对低频系数应用了结合多尺度Retinex与双边滤波的处理方案，而高频系数则采用软阈值滤波技术进行优化；最后利用离散小波反变换获得增强后的图像，并对其局部对比度进行了自适应加强。实验结果显示，该方法能有效改善图像的颜色失真问题，保留更多细节并提升对比度，在后续特征提取中具有潜在的应用价值。

基于双边滤波和高斯金字塔变换的Retinex图像增强算法

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本研究提出了一种结合双边滤波与高斯金字塔变换的Retinex图像增强方法，有效提升了图像对比度及视觉效果。本段落介绍了一种基于双边滤波的高斯金字塔变换Retinex图像增强算法，该算法针对雾天图像中存在的问题（如信息丢失、区域模糊以及雾气遮挡等），旨在提高图像对比度，并使处理后的图像更清晰且符合人眼观察效果。在图像处理中，Retinex理论是一种模拟人眼视觉感知的图像增强方法。它将输入图象分解为反射成分和光照成分两部分。然而，传统的Retinex算法通常使用高斯滤波器来分离这两个成分，这可能导致边缘模糊并丢失细节信息。本段落提出的改进算法引入了双边滤波技术，即一种同时考虑空间邻近像素及像素值相似性的方法，能够更好地保留图像的边缘信息。具体来说，在该算法中建立了一个基于空间域核函数和像素差的改进双边滤波函数数学模型。这一模型能够在保持边缘清晰的同时对图像进行平滑处理并减少噪声影响。接着将输入图象转换为HSI色彩空间，便于分离亮度信息（即I成分）。在HSI色彩空间内使用该改进后的双边滤波器替代原来的高斯滤波器从亮度图像中提取反射分量，从而得到不受光照变化影响的反射图像。随后通过应用高斯金字塔降采样技术生成不同尺度下的彩色图象。这种方法能够捕捉到不同分辨率下的特征细节，有利于后续增强处理过程中的效果优化。在这些多尺度图像上运用改进的Retinex算法进一步提升对比度，并利用高斯-拉普拉斯算法进行重构以恢复更多细节信息。实验结果显示该方法能有效提高雾天图象的对比度和清晰度，使最终输出结果更符合人眼对真实场景的感受。这种技术不仅在理论层面具有重要意义，在实际应用中特别是在自动驾驶、监控摄像头等需要高质量图像处理领域也有广泛的应用前景。总结来说，本段落的核心贡献在于提出了一种结合双边滤波与高斯金字塔变换的Retinex图象增强方法，解决了传统算法在雾天条件下存在的问题，并提升了对比度和视觉效果。这项技术不仅对图像处理理论有所创新，也为实际应用中的图像质量改善提供了新的解决方案。

【图像增强】利用MATLAB双边滤波实现Retinex水下图像优化【附MATLAB源码 6819期】.md

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本文介绍了使用MATLAB中的双边滤波技术来实施Retinex算法，以改善水下图像的质量。文中详细解释了该方法的原理和实践过程，并提供了相关的MATLAB代码供读者参考学习。在上发布的所有关于Matlab的资料都附有对应的代码，并且这些代码均可运行并经过验证可用，非常适合初学者。 1. 代码压缩包内容： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需单独运行。运行结果效果图已包含在内。 2. 支持的Matlab版本 Matlab 2019b。如果遇到问题，根据错误提示进行相应修改即可；如需更多帮助，请联系博主寻求支持。 3. 如何操作： - 步骤一：将所有文件放置于Matlab当前工作目录中； - 步骤二：双击打开main.m 文件； - 步骤三：点击运行，等待程序执行完毕以获取结果； 4. 其他服务咨询如有需要其他相关帮助或服务，请联系博主： 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 根据期刊或参考文献进行复现 4.3 定制Matlab程序开发项目 4.4 科研合作机会图像增强技术包括同态增晰、萤火虫算法；此外，还有多种去雾方法可供选择：直方图均衡化结合Retinex理论的去雾处理、暗通道先验去雾、偏振水下模糊图像优化及双边滤波和颜色衰减先验模型的去雾技术。

Retinex图像增强综述_图像处理_图像增强_

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本文为一篇关于Retinex理论在图像增强领域应用的综述性文章。文中全面总结了近年来基于Retininex理论的图像增强方法，分析了其原理、优缺点及应用场景，并展望未来研究方向。适合从事图像处理与计算机视觉相关领域的科研人员参考阅读。在图像处理领域，Retinex理论是一种重要的技术手段，尤其擅长于改善低光照条件下的图像质量。该理论基于对生物视觉系统的深入研究，模仿人眼感知光线强度的机制，并致力于提升图像亮度与对比度。 Retinex的基本思想是将图像分为亮度和色度两个部分处理：其中，亮度代表全局照明环境；而色度则反映物体本身的特征信息。通过分离这两方面内容，Retinex能够纠正光照不均的问题，从而提高整体视觉效果。常见的传统方法包括多尺度Retinex（MSR）、多尺度色彩Retinex（MSRCR）及改进版的MSRCP等，这些技术都致力于解决低光条件下图像质量不佳的问题。例如，MSR通过在多个尺度上应用算法来捕捉局部和全局的信息变化，从而增强对比度。而MSRCR在此基础上增加了对颜色信息的关注，并进行了色彩校正以提升彩色图象的质量表现；改进版的MSRCP则进一步优化了色彩处理策略，更好地应对色差与噪声问题。尽管Retinex技术在图像改善方面取得了一定成果，但它也面临一些挑战。比如，在某些情况下可能会过度增强特定区域从而导致过曝或伪影现象出现；此外，在复杂光照环境和深度图象中应用时其效果可能受限。因此，科研人员持续探索新的解决方案来克服这些难题。 Retinex技术在低光图像、水下图片处理以及去雾等领域均有广泛应用前景。特别是在提升水下摄影清晰度及去除大气雾霾方面显示出了巨大潜力。虽然未直接提及具体研究文献内容，但考虑到相关领域的通用性原理，可以推测Retinex理论同样可能被应用于优化这些特定场景下的成像效果。随着技术进步与深度学习、图像恢复等现代方法的结合应用，未来Retinex在图像增强领域将会发挥更大的作用。

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Retinex理论的单尺度图像增强Matlab代码

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本段简介提供了一套基于Retinix理论开发的MATLAB代码，专注于通过单一尺度技术优化和提升图像质量。这套工具能够有效处理图像对比度低或光照条件不佳的问题，为研究人员及工程师在图像预处理阶段提供了便捷而高效的解决方案。《数字图像处理高级应用》中的代码是单尺度的Retinex算法。

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图像增强，采用双边滤波与retinex理论。

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