改进后的夜间图像增强算法采用了Retinex方法。

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简介：
在图像增强技术领域，现有的夜间图像增强算法在处理夜间图像时，常常出现处理结果中暗区亮度过强以及噪声明显放大的情况。鉴于此，本文提出了一种基于Retinex改进的夜间图像增强算法，该算法的核心在于将图像转换至HSV空间，针对V通道图像应用导向滤波以提取亮度分量图像。此外，对传统的颜色恢复函数进行了优化改进，从而有效地克服了传统夜间图像增强方法所存在的暗区过度增强、噪声放大和实时性不足等问题。实验验证表明，所提出的改进型夜间图像增强方法在性能上显著优于现有算法，并且能够有效地提升算法的实时处理能力，在此基础上进一步提高夜间图像的增强效果。

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基于改进Retinex的夜间图像增强算法

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本研究提出了一种基于改进Retinix理论的夜间图像增强算法，有效提升了夜间或低光环境下图像的清晰度和色彩还原能力。在图像增强技术领域内，现有的夜间图像增强算法处理夜间图片时常会出现暗区亮度过度提升和噪声放大的问题。为此，我们提出了一种基于Retinex理论改进的夜间图像增强方法。该方法通过将原图转换至HSV色彩空间，并对V通道进行导向滤波以获得亮度分量信息；同时优化了传统颜色恢复函数，成功解决了以往算法中存在的暗区过度增亮、噪声放大以及实时性不足的问题。实验结果显示，此改良后的夜间图像增强技术在效果上超越现有方法，并且显著提升了处理的效率和实用性。

基于Retinex理论的低照度图像增强算法改进版

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本研究提出一种改进型算法，基于经典Retinix理论，专门针对低光照环境下的图像处理问题。通过优化算法细节，有效提升暗光条件下图像的整体清晰度与色彩真实感，为夜视监控、天文摄影等领域提供了强有力的技术支持。本段落提出了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，用于恢复光照不均匀或光线暗淡环境下采集到的图像原有的视觉特征、减少噪声。该方法首先将低照度图像从RGB空间转换至HSV空间，并在V通道进行处理以避免破坏三基色的比例关系；接着采用一种改良后的多尺度Retinex (MSR)算法来估计光照分量，同时使用非局部均值(NLM)滤波替代传统的高斯滤波方法。通过利用相邻窗口间的递归关系简化计算过程，该方法不仅能够精确地估算出图像中的光照成分，还能提高处理速度；最后将图像转换回RGB空间以适应人眼的习惯视觉模式。实验结果表明，所提出的算法可以显著提升低照度条件下拍摄的图片清晰度，并且有效地保留了原始图像的重要细节信息。

当前最实用的图像增强算法：Retinex

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Retinex理论是一种先进的图像增强技术，能够有效提升图片在各种光照条件下的视觉效果，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。该研究的算法具有很高的实用性，并且内容详尽充实。这种算法在多种环境和光照条件下都能有效应用，在工程实践中得到了广泛应用。

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。

Matlab中的Retinex算法图像增强代码

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本代码实现基于Matlab的Retinix算法进行图像增强处理，旨在改善图像对比度和清晰度，适用于多种光照条件下的图片优化。该压缩包包含图像增强方法之一的Retinex算法的Matlab代码，并带有一定注释。

基于Retinex的视网膜图像增强算法

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本研究提出了一种基于Retinex理论的视网膜图像增强方法，旨在改善低光照条件下视网膜成像质量，提高临床诊断准确性。基于OpenCV4.10的Retinex视网膜皮层图像增强算法能够较好地实现图像画质增强。

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。

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); ```

关于Retinex图像增强算法的论文汇编

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本论文集汇集了多篇研究文章，专注于探讨和发展Retinex理论在图像增强领域的应用与优化。近年来收录了一些国内优秀的Retinex图像增强算法的论文。

基于Retinex-UNet算法的低光照图像增强

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本研究提出了一种结合Retinex理论与U型网络结构的创新算法——Retinex-UNet，专门用于改善低光照条件下图像的质量。通过优化图像亮度和对比度，该方法显著提升了细节可见性和整体视觉效果，在夜间或光线不足环境中具有广泛应用前景。基于Retinex-UNet算法的低照度图像增强方法能够有效提升夜间或光线不足环境下的图像质量。此算法结合了Retinex理论与深度学习中的U型网络结构，通过分解图像的反射分量和照明分量来改善低光照条件下的视觉效果，并利用卷积神经网络进行端到端的学习优化，以实现更好的图像增强性能。