广义非局部Retinex的MATLAB实现：对比度增强与阴影去除等效果-_MATLAB项目开发

简介：
本MATLAB项目实现了广义非局部Retinex算法，用于图像处理中的对比度增强和阴影去除。通过优化的代码库，用户能够高效地改善图像质量，适用于科研及工程应用。 在retinex理论中，核心假设是观察到的图像是照明与物体真实反射率相互作用的结果。我们采用两阶段方法来构建我们的retinex模型：首先，通过解决一个包含两个项的优化问题来寻找过滤梯度——一个是关于反射率的稀疏先验（如TV或H1范数），另一个是相对于观察到图像梯度的二次保真性先验。其次，在得到这个非一致性的滤波梯度后，我们继续搜索与之接近的实际反射率分布。 这种方法不仅整合了现有的模型框架，还通过引入更创新的稀疏性和保真性先验（如非局部版本）推导出了新的retinex公式。因此，我们在一个统一的理论体系中定义了一系列新颖的retinex实例，这些方法特别适用于纹理保留阴影去除、卡通纹理分解以及彩色和高光谱图像增强等领域。 如果您使用我们的代码进行研究，请务必引用我们发表的基础论文：D. Zosso, G. Tran, S. Osher，“基于非局部微分算子的统一视网膜模型”，IS&T/SPIE。