Ffft=fft2(double(F));%对高斯滤波函数进行二维傅里叶变换 然后,我们对R分量和高斯滤波器进行卷积运算,得到处理后的图像。代码如下: DR0=Rfft2.*Ffft; DR=ifft2(DR0); 接着,我们将处理后的图像和原始图像在对数域中相减,得到高频增强的图像。代码如下: DRdouble=double(DR); DRlog=log(DRdouble+1);...
通过傅里叶变换将图像转至频域，选取R分量处理，进行高斯滤波去除低频，卷积运算后在对数域中相减，得到高频增强图像。最后通过对比度拉伸增强，尤其是自适应直方图均衡化，以提高图像对比度与清晰度。此方法适用于需要突出高频细节的图像处理需求，如医学图像、卫星遥感图像等。通过高斯滤波过滤低频信息，提高...
3.一种简化的,通过高斯滤波和具有不同比例因子的引导滤波的MSRCR色彩空间融合。 (一)传统MSRCR 基于Retinex理论的算法有很多,如单尺度算法,Retinex (SSR)、多尺度Retinex (MSR)、MSRCR、快速多尺度Retinex (FMSR)等,其中,MSRCR方法提出使用不同尺度的高斯环绕滤波估计输入图像的照度,并对反射率的对数进行颜色恢复和...
MSRCR首先利用多尺度高斯滤波对原始图像进行处理，以获得粗略的照明分量。接着，应用导向滤波以获取精确的光照分量。为了优化不同尺度下的权重选择，算法基于改进的Sobel边缘检测器，实现了自适应加权的选择，进行非线性图像增强。评价算法性能的指标包括均值、均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）、对比度和信息...
针对雾天图像存在信息丢失、区域不清晰以及雾气遮挡等问题,提出了一种基于双边滤波的高斯金字塔变换Retinex图像增强算法,以提高雾天图像的对比度.首先,基于空间域核函数和像素差,建立了改进的双边滤波函数数学模型.然后,将输入图像转换为HSI(Hue,Saturation,Intensity)图像,用改进的双边滤波函数代... 查看全部>> ...
针对经典的暗原色理论算法在处理雾天图像时色调和亮度失真问题, 提出基于各向异性高斯滤波的暗原色理论雾天彩色图像增强算法. 首先通过容差机制对图像区域进行分割, 根据阈值判断明亮和非明亮区域; 然后引入各向异性高斯滤波, 对透射率图像进行保边平滑处理; 最后再一次引入容差机制, 实现对透射率图像的再次修正,...