def cv2_heq(img,yuv=False):if len(img.shape)==2:img=img[...,None]if yuv:img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2YCrCb)ret=img.copy()for i in range(img.shape[-1]):ret[...,i]=cv2.equalizeHist(img[...,i])if yuv:breakif
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线性拉伸进行增强。虽然MSRCR方法在提供动态范围压缩、颜色恢复和保留大部分细节方面表现出较强的能力...
为了解决这些问题,Liu和Chen提出了一种新的多尺度Retinex算法,这种算法能够恢复图像的颜色,同时保持图像的细节和结构,从而达到最佳的图像颜色恢复效果。 焦点引导的带颜色恢复的多尺度Retinex算法(FCSA)是在多尺度Retinex算法的基础上又进行了改进,该算法结合了双边滤波和龙格库塔滤波,加入了焦点引导机制来提高色彩恢复的...
他们提出了一种非线性彩色图像增强算法，旨在解决多尺度Retinex彩色恢复(MSRCR)方法存在的问题，即颜色失真和细节信息丢失。首先，他们采用YCbCr空间转换策略，这有助于避免在RGB空间直接处理时可能产生的颜色失真问题。接着，他们引入改进的Retinex模型进行局部自适应增强，有效地保留了图像的原始细节。为了全局...
在对比度非常强的区域，MSRCR方法可能会出现色偏和光晕伪影。为解决这一问题，本文设计了一种改进的Sobel边缘检测器，通过自适应地确定不同尺度的权重参数的最佳值，提高了算法的性能。综上所述，基于高斯滤波和导向滤波的改进多尺度retinex算法（MSRCR）在遥感图像的颜色恢复和图像增强方面展现出显著优势，...
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的带颜色恢复的多尺度Retinex(FgMSRCR)算法.通过自底向上视觉注意模型对低照度下高动态范围图像进行焦点提取,保留于相异焦点集中,对整幅图像应用带色彩恢复的多尺度Retinex算法(MSRCR)进行图像增强,再对焦点区域进行保持亮度和颜色比例的增强,利用高斯平滑滤波器完成图像增强任务.实验结果表明,与常见的图像增强算法和其他...