Retinex算法是基于人眼视觉系统特性的图像增强算法,它通过对图像进行多尺度的处理来提高图像的亮度和颜色表现。 2.1 单尺度Retinex 单尺度Retinex算法是Retinex算法的基本操作,它通过对图像进行高斯模糊处理和对数运算来得到增强后的图像。具体步骤如下: 对输入图像进行高斯模糊处理,使用cv2.GaussianBlur()函数实现,其中参数s...
Retinex算法是一种常用的建立在科学实验和科学分析基础上的图像增强方法 1963年由Edwin.H.Land提出, Retinex由两个单词合成,retina和cortex,即:视网膜和皮层 Land的retinex模式是建立在以下三个假设上的: 1)…
效果图(左边是原图,右边是SSR效果图):(其中σ=300,即代码中的sigma=300) 二、MSR(Multi-Scale Retinex)多尺度Retinex算法 多尺度视网膜增强算法(MSR, Multi-Scale Retinex),最为经典的就是3尺度的,大、中、小,既能实现图像动态范围的压缩,又能保持色感的一致性较好。基于单尺度Retinex算法,多尺度Retinex算法描述...
MSRCR 算法是一种改进 MSR 的算法,全称是 Multi-Scale Retinex with Color Restoration,即带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法。 就是在 MSR 的基础上,加上了色彩恢复的功能。详细的内容及公式可以查看论文 《A multiscale retinex for bridging the gap between color images and the human observation of scenes》。
调用多尺度Retinex算法对图像进行增强,得到增强后的图像。 调用颜色恢复算法对图像进行颜色恢复,得到颜色恢复后的图像。 对增强后的图像进行亮度和颜色的调整,得到最终的增强图像。 对最终的增强图像进行像素范围的限制,确保像素值在0-255之间。 将最终的增强图像转换为无符号整数类型,并返回。
根据之前对retinex算法的原理分析,我们可以得到:r=s-l=logS-logL,其中原始图像为S(x, y),反射图像为R(x, y),亮度图像为L(x, y),下面我直接贴下SSR的公式部分: 在SSR 算法中,参数 c 的选择直接影响图像增强的效果:c 越小,SSR 的动态压缩能力越强,图像阴暗部分的细节得到更好的增强,但是由于平均对比度...
图像增强是图像预处理环节中一项非常重要的工作,它是利用各种数学方法和特定的变换手段以增强图像的对比度、目视效果和清晰度。其中Retinex方法[1]是应用比较广泛的一种图像增强算法。而MSR(多尺度Retinex)和中心/环绕的Retinex算法是其最常用的两种方法。
多尺度Retinex算法是指求R(x,y)的时候,不是只使用一个高斯模糊核的结果了,而是使用多个不同的高斯核进行模糊,对每个不同的高斯模糊的结果进行加权相加得到最终的结果。发布于 2024-04-29 11:29・江西 机器学习 深度学习(Deep Learning) Torch (深度学习框架) 赞同1添加评论 分享喜欢收...
Retinex算法通过将图像划分为亮度和反射成分，实现降低亮度影响，以增强图像反射成分，进而提高图像清晰度和细腻度。► 应用场景 在实际应用中，我们经常需要对图像进行处理和分析。在公安工作中，图像处理是重要环节，Retinex算法提升图像质量，使其在实际应用中发挥更大作用。通过RGB颜色空间，我们可以更方便地理解和操作...
这段代码实现了基于单尺度Retinex算法的图像增强 import cv2:导入OpenCV库,用于图像处理。 import numpy as np:导入NumPy库,用于科学计算和数组操作。 def single_scale_retinex(img, sigma)::定义了一个函数single_scale_retinex,接收两个参数img和sigma,分别代表输入的图像和高斯核的标准差。