retinex专题

MSRCR（Multi-Scale Retinex with Color Restore）

引言始于Edwin Herbert Land（埃德温·赫伯特·兰德）于1971年提出的一种被称为色彩恒常的理论，并基于此理论的图像增强方法。Retinex这个词由视网膜(Retina)和大脑皮层(Cortex)合成而来.之所以这样设计，表明Land他也不清楚视觉系统的特性究竟取决于此两个生理结构中的哪一个，抑或两者都有关系。不同于传统的图像增强算法，如线性、非线性变换、图像锐化等只能增强图像

【智能算法应用】基于粒子群算法的多尺度Retinex图像去雾方法

目录 1.算法原理2.粒子群算法的多尺度Retinex图像去雾方法3.结果展示4.参考文献5.代码获取 1.算法原理【智能算法】粒子群算法（PSO）原理及实现多尺度Retinex算法在Retinex算法中，雾化图像的形成可以总结为入射光和反射光的乘积: I ( x , y ) = L ( x , y ) × R ( x , y ) (1) I(x,y)=L(x,

【图像增强】基于matlab GUI暗通道+Retinex图像去雾（带面板）【含Matlab源码 732期】

✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：海神之光 🏆代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。更多Matlab仿真内容点击👇 Matlab图像处理（进阶版）路径规划（Matlab）神经网络预测与分类（Matlab）优化求解（Matlab）语音处理（Matlab

Smart Light Random Memory Sprays Retinex 传统图像增强 SLRMSR

文章目录前言1、Smart Light Random Memory Sprays Retinex概况2、Smart Light Random Memory Sprays Retinex的实现2.1、SLRMSR算法的伪代码2.2、初始化记忆喷雾（CreateInitialMemorySpray）2.3、更新记忆喷雾 (UpdateMemorySpray)2.4、计算颜色校正因子(Compu

【图像去雾】基于直方图算法+Retinex实现低对比度图像去雾含Matlab源码

1 简介 1 图像增强图像增强是对图像的某些特征，如边缘、轮廓、对比度等进行强调或锐化，以便于显示、观察或进一步分析与处理。通过对图像的特定加工，将被处理的图像转化为对具体应用来说视觉质量和效果更“好”或更“有用”的图像。图像增强是最基本最常用的图像处理技术，常用于其他图像处理的预处理阶段。（1）高通平滑、低通锐化；平滑模糊、锐化突出图像细节（2）滤波器还有带通、带阻等形式（3）根据噪

基于Retinex的人脸关照不变量的提取

为了解决人脸的关照问题，现在的研究方法主要有一下3类：一、基于不变特征的方法、关照变化建模的方法和人脸图像关照归一化的方法。基于不变特征的方法是利用人脸的关照不变特征进行人脸识别，一般指利用朗博关照模型从图像中消除关照的影响。二、光照建模的方法，主要是指在一个在一个子空间中表示不同关照引起的变化，并估计参数模型，但是此类方法计算量大，不能应用与实时的人脸识别系统中。三、人脸图像

【低照度图像增强系列（2）】Retinex（SSR/MSR/MSRCR）算法详解与代码实现

前言 ☀️ 在低照度场景下进行目标检测任务，常存在图像RGB特征信息少、提取特征困难、目标识别和定位精度低等问题，给检测带来一定的难度。 🌻使用图像增强模块对原始图像进行画质提升，恢复各类图像信息，再使用目标检测网络对增强图像进行特定目标检测，有效提高检测的精确度。 ⭐本专栏会介绍传统方法、Retinex、EnlightenGAN、SCI、Zero-DCE、Ic

【低照度图像增强系列（2）】Retinex（SSR/MSR/MSRCR）算法详解与代码实现

前言 ☀️ 在低照度场景下进行目标检测任务，常存在图像RGB特征信息少、提取特征困难、目标识别和定位精度低等问题，给检测带来一定的难度。 🌻使用图像增强模块对原始图像进行画质提升，恢复各类图像信息，再使用目标检测网络对增强图像进行特定目标检测，有效提高检测的精确度。 ⭐本专栏会介绍传统方法、Retinex、EnlightenGAN、SCI、Zero-DCE、Ic

RDGAN Retinex Decomposition Based Adversarial Learning for Low-Light Enhancement（论文阅读笔记）

RDGAN Retinex Decomposition Based Adversarial Learning for Low-Light Enhancement（论文阅读笔记）最近学习了一篇论文《RDGAN Retinex Decomposition Based Adversarial Learning for Low-Light Enhancement》，记录一下概括在本文提出了一种

【Retinex theory】【图像增强】【python实现】-笔记

1 前言 retinex 是常见的图像增强的方法，retinex 是由两个单词合成的：retina + conrtex ，即视网膜+皮层。 2 建立的基础 Land 的 retinex theory 建立在三个假设之下：真实世界是无色的，我们所谓的颜色是光和物质相互作用的结果。（举例：我们见到的水是无色的，但是水膜—肥皂膜却是显现五彩缤纷，那是薄膜表面光干涉的结果）每一颜色区域由给定波长

图像处理实例--Retinex增强处理

算法概述 Retinex理论的基础理论是物体的颜色是由物体对长波（红色）、中波（绿色）、短波（蓝色）光线的反射能力来决定的，而不是由反射光强度的绝对值来决定的，物体的色彩不受光照非均匀性的影响，具有一致性，即retinex是以色感一致性（颜色恒常性）为基础的。不同于传统的线性、非线性的只能增强图像某一类特征的方法，Retinex可以在动态范围压缩、边缘增强和颜色恒常三个方面打到平衡，因此可以对各

Opencv c++对比度增强（1.多尺度Retinex；2.LICE-Retinex；3.自适应对数映射。）

常用对比度增强：直方图均衡化、gamma变换、对数变换，基本可以解决常见的工业问题。本期主要讲述的是三种效果较好的对比度增强算法：1.多尺度Retinex；2. LICE -Retinex；2. 自适应对数映射。多尺度Retinex Retinex 理论的基本内容是物体的颜色是由物体对长波（红）、中波（绿）和短波（蓝）光线的反射能力决定的，而不是由反射光强度的绝对值决定的；物体的

概念解析 | Retinex理论

注1:本文系“概念解析”系列之一,致力于简洁清晰地解释、辨析复杂而专业的概念。本次辨析的概念是:Retinex 理论 Retinex理论详解背景介绍 Retinex理论是一种用于图像增强和色彩恒常的经典理论。它由美国空军研究实验室的科学家Edwin Land在20世纪60年代提出。 Land观察到,人眼能够感知到物体的颜色,即使在不同的光照条件下,也能辨认出物体本身的颜色。这种感知

【图像去雾】直方图+retinex+暗通道图像去雾【含Matlab源码 074期】

⛄一、简介 1 Retinex 1.1 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取决于该点进入人眼的绝对光线，还和其周围的颜色和亮度有关。Retinex这个词是由视网膜(Retina)和大脑皮层(Cortex)两个词组合构成的.Land之所以设计这个词，是为了表明他不清楚视觉系统的特性究竟取决于此两个生理结

Retinex系列之McCann99 Retinex

一、McCann99 Retinex McCann99利用金字塔模型建立对图像的多分辨率描述,自顶向下逐层迭代，提高增强效率。对输入图像的长宽有严格的限制，要求可表示成，且，。上述限制来源于金字塔模型的结构要求，由于要对输入图像进行下采样，金字塔中上层低分辨率图像的宽分别为下层高分辨率图像的1/2，顶层(第n层)大小为，底层(第0层)为原图像。金字塔结构如下图所示。 M