1. 引言 图像增强是图像处理中的重要技术之一,它可以改善图像的亮度、对比度和颜色等视觉效果,使图像更加清晰、鲜明。Retinex是一种经典的图像增强算法,它通过对图像进行多尺度高斯模糊处理和颜色恢复操作来改善图像的视觉效果。本文将详细介绍Retinex算法的原理,并给出了Python实现的示例代码和测试结果。 2. Retinex
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但是,在使用该算法时需要注意其局限性,并根据具体情况选择合适的参数和处理方式。下面是一个使用Python实现单尺度Retinex(SSR)算法的示例代码: import cv2 import numpy as np def single_scale_retinex(img, sigma): retinex = np.log10(img) - np.log10(cv2.GaussianBlur(img, (0, 0), sigma)) return re...
下面是Retinex算法的Python代码实现: import cv2import numpy as np# 对图像进行单尺度 Retinex 处理def single_scale_retinex(img, sigma):retinex = np.log10(img) - np.log10(cv2.GaussianBlur(img, (0, 0), sigma))return retinex# 对图像进行多尺度 Retinex 处理def multi_scale_retinex(img, sigma_lis...
简介:Retinex算法是一种广泛应用于图像增强的技术,能够有效地去除图像中的雾霾,提升视觉质量。本文将深入探讨基于Retinex的图像去雾算法的原理,并提供Python代码实现。通过实验对比,分析其与其他算法的优劣,旨在为读者提供清晰易懂的图像去雾技术解析。 千帆应用开发平台“智能体Pro”全新上线 限时免费体验 面向慢思考场景...
以下是在Python中实现Retinex图像增强算法的步骤: 了解Retinex图像增强算法的基本原理: Retinex算法基于一个假设,即图像可以分解为反射率和光照两部分。反射率表示物体的固有属性,而光照表示环境光的照射。 通过去除或降低光照部分的影响,Retinex算法可以突出物体的反射率部分,从而增强图像的视觉效果。 查找Python中实现...
图像增强是图像处理中的重要技术之一,它可以改善图像的亮度、对比度和颜色等视觉效果,使图像更加清晰、鲜明。Retinex是一种经典的图像增强算法,它通过对图像进行多尺度高斯模糊处理和颜色恢复操作来改善图像的视觉效果。本文将详细介绍Retinex算法的原理,并给出了Python实现的示例代码和测试结果。
Python实现:另一种表达方式 如果你更喜欢Python的简洁表达,这里是等效的实现: def retinex_msrcr(img, sigma_list=[15, 80, 250], alpha=125.0, beta=46.0, gain=192.0): # 转换到浮点型 img_float = img.astype('float32') + 1.0 # 转换到对数域 img_log = np.log(img_float) # 多尺度处理 msr...
也是上上周布置的作业,主要是比较不同 Retinex 算法实现的结果。同样也是需要自己看论文并实现算法,这点应该是选这门课最大的优点了,也是硕士需要掌握的基本技能。 今天在课上,还以为会被批评,没想到被夸奖了一翻,心里美滋滋。授课教授说我写的 report 很清晰明了,可以清晰地知道哪张结果图片对应哪个算法,还问我...
retinex算法 PYTHON 目录 1、Retinex 理论及数学模型 2、Retinex 算法发展历程 2.1 基于迭代的 Retinex 算法 2.1.1 Frankle-McCann Retinex 算法 2.1.2 McCann99 Retinex 算法 2.2 基于中心环绕的 Retinex 算法 2.2.1 SSR算法(单尺度) 2.2.2 MSR算法(多尺度)...