img_retinex = np.uint8(img_retinex):将增强后的图像img_retinex转换为uint8类型,即8位无符号整型。 return img_retinex:返回处理后的Retinex结果图像。 3. Retinex算法的Python实现 基于OpenCV和NumPy库,我们可以很方便地实现Retinex算法。下面是Retinex算法的Pytho
img_retinex = np.uint8(img_retinex):将增强后的图像img_retinex转换为uint8类型,即8位无符号整型。 return img_retinex:返回处理后的Retinex结果图像。 3. Retinex算法的Python实现 基于OpenCV和NumPy库,我们可以很方便地实现Retinex算法。下面是Retinex算法的Python代码实现: import cv2import numpy as np# 对图像...
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...
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。
OpenCV—Python Retinex图像增强算法 MSRCR 算法步骤 MSRCR其他实现方法 MSRCP算法实现:(代码有问题,改进待续) 一、单尺度SSR(Single Scale Retinex)理论 Retinex理论始于Land和McCann于20世纪60年代作出的一系列贡献,其基本思想是人感知到某点的颜色和亮度并不仅仅...
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...
下面给实验结果图, 可见色彩保持的还不错哦,对雾霾图像也有较好的效果。 软件EXE下载地址:https://pan.baidu.com/s/1dFGBAP7 程序采用python实现,未经性能优化,exe中打包了python及numpy wxpython opencv等重量级模块,故体积较大,如杀毒软件误报为病毒,请信任运行。
去雾处理:根据反射分量的估计值,对原始灰度图像进行对比度调整,以实现去雾效果。具体方法可以采用直方图均衡化或同态滤波等算法。 反灰度化:将去雾后的灰度图像转换回彩色图像。四、代码示例下面是一个基于Python的全局Retinex灰度图像去雾算法的示例代码: import cv2 import numpy as np def global_retinex_dehaze(im...