通常 SSR 是在动态范围压缩和色感一致性之间寻找平衡点。 多尺度Retinex:MSR SSR 算法可能出现 halo 现象,Jobson等人又提出了多尺度Retinex算法。通过联合多个尺度的滤波结果,补偿 halos 和照射信息的缺失,突出暗区域的细节; 带色彩恢复的Retinex:MSRCR 论文:A Multiscale Retinex for Bridging the Gap Between Color ...
在前面的增强过程中,图像可能会因为增加了噪声,而使得图像的局部细节色彩失真,不能显现出物体的真正颜色,整体视觉效果变差。针对这一点不足,MSRCR在MSR的基础上,加入了色彩恢复因子C来调节由于图像局部区域对比度增强而导致颜色失真的缺陷. 先看一组公式: RMSRCR(x,y)'=G⋅RMSRCR(x,y)+b RMSRCR (x,y)=C...
MSRCR效果要比MSR好很多,基本消除了色偏。 对于MSRCR,尺度数对结果的影像不是特别大,但是随着尺度数的增加,算法耗时会线性增加,因此,一般尺度数取3就较为合适了。 继续做比较: MSRCR(Dynamic = 1)增强图像 MSRCR(Dynamic = 2)增强图像 MSRCR(Dynamic = 5)增强图像 MSRCR(Dynamic = 1)增强图像 MSRCR(Dynamic =...
第一行是原图像,他们下面是用四种算法处理的结果 依次为: 1.一种混合算法 2.msr,multi-scale retinex 3.msrcr,multi-scale retinex with color restoration 4.ssr,single scale retinex 源码,retinex算法的三种,其源码是国外一个研究生的毕设项目 头文件: /* * Copyright (c) 2006, Douglas Gray (dgray@soe...
参考论文 用于低照度图像增强的自适应颜色保持算法 结构说明 运行说明 本次算法复现一共实现了四种算法:MSR,MSRCR,MSRCP,还有论文中的算法 直接点击run.py右键运行会显示原图以及上述四种算法的运行结果 运行程序的过程中,读取的图片路径为data/origin,然后会将最终的结果分别保存到与其文件名称相同的、不包含后缀的文件...
在前面的增强过程中,图像可能会因为增加了噪声,而使得图像的局部细节色彩失真,不能显现出物体的真正颜色,整体视觉效果变差。针对这一点不足,MSRCR在MSR的基础上,加入了色彩恢复因子C来调节由于图像局部区域对比度增强而导致颜色失真的缺陷. 先看一组公式:
针对这一点不足,MSRCR在MSR的基础上,加入了色彩恢复因子C来调节由于图像局部区域对比度增强而导致颜色失真的缺陷. 先看一组公式: RMSRCR(x,y)'=G⋅RMSRCR(x,y)+b RMSRCR (x,y)=C(x,y)RMSR(x,y) C(x,y)=f[I'(x,y)]=f[I(x,y)/∑I(x,y)]Ci(x,y)=f[Ii′(x,y)]=f[Ii(x,y...
三. 带颜色恢复的MSR方法MSRCR(Multi-Scale Retinex with Color Restoration) 在以上的两幅测试图像中,特别是第二幅,我们看到明显的偏色效果,这就是SSR和MSR普遍都存在的问题。 为此,研究者又开发出一种称之为带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法(MSRCR,Multi-Scale Retinex with Color Restoration) ,具体讨论的过程...
Retinex图像增强算法(SSR, MSR, MSRCR)详解及其OpenCV源码 Retinex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,它是Edwin.H.Land于1963年提出的。就跟Matlab是由Matrix和Laboratory合成的一样,Retinex也是由两个单词合成的一个词语,他们分别是retina 和cortex,即:视网膜和皮层。Land的retinex模式是建立在...