【图像增强】基于单尺度Retinex实现图像增强附Matlab代码
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内容介绍
图像增强是计算机视觉领域的一项重要技术，旨在改善图像的视觉质量，使其更适合特定任务或应用。单尺度Retinex (MSR) 是一种基于人眼视觉感知模型的图像增强算法，它能够有效地增强图像的对比度和色彩饱和度，同时保持图像的自然外观。本文将详细介绍 MSR 算法的原理、实现步骤和应用场景，并通过实验结果展示其在图像增强方面的优越性能。
MSR 算法原理
MSR 算法的灵感来自于人眼的视觉感知机制。人眼在观察场景时，会根据周围环境的亮度自动调整其对光线的敏感度，从而感知到场景的真实亮度和色彩。MSR 算法模拟了这一过程，通过计算图像中每个像素周围区域的平均亮度，并将其作为该像素的参考亮度，从而获得图像的增强版本。
具体来说，MSR 算法的数学模型如下：
I_e
(x, y) =
I
(x, y) * (L_e(x, y) /
L
(x, y))
其中：
-
I(x, y)是原始图像的像素值 -
I_e(x, y)是增强后的图像的像素值 -
L(x, y)是原始图像中以像素(x, y)为中心的局部区域的平均亮度 -
L_e(x, y)是增强后图像中以像素(x, y)为中心的局部区域的平均亮度
MSR 算法实现步骤
MSR 算法的实现步骤如下：
-
**计算局部平均亮度：**对于图像中的每个像素
(x, y)，计算以该像素为中心的局部区域的平均亮度L(x, y)。局部区域的大小和形状可以根据实际需要进行调整。 -
**计算增强后的亮度：**根据公式
L_e(x, y) = L(x, y) * k计算增强后的局部平均亮度L_e(x, y)，其中k是一个常数，用于控制增强程度。 -
**计算增强后的图像：**根据公式
I_e(x, y) = I(x, y) * (L_e(x, y) / L(x, y))计算增强后的图像I_e(x, y)。
MSR 算法应用场景
MSR 算法广泛应用于各种图像增强场景，包括：
**对比度增强：**MSR 算法可以有效地增强图像的对比度，使其更易于识别和分析。
**色彩饱和度增强：**MSR 算法可以增强图像的色彩饱和度，使其看起来更加鲜艳和生动。
**曝光校正：**MSR 算法可以校正曝光不足或曝光过度的图像，使其达到理想的亮度水平。
**图像去雾：**MSR 算法可以去除图像中的雾气或烟雾，使其更加清晰。
结论
单尺度Retinex (MSR) 算法是一种基于人眼视觉感知模型的图像增强算法，它能够有效地增强图像的对比度和色彩饱和度，同时保持图像的自然外观。MSR 算法实现简单，计算量小，广泛应用于各种图像增强场景。实验结果表明，MSR 算法具有优越的图像增强性能，能够显著改善图像的视觉质量。
部分代码
function MSE=MSE(rec_image,org_image)
x=double(rec_image);
y=double(org_image);
s = size(y);
n = s(1);
dis=0;
for i=1:n
for j=1:n
dis=(x(i,j)-y(i,j))^2+dis;
end
end
MSE = dis/n^2
⛳️ 运行结果
参考文献
[1]杜以清.基于暗原色先验与Retinex的图像去雾算法及改进[D].西北师范大学,2015.DOI:10.7666/d.D782394.
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1 各类智能优化算法改进及应用
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2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列 时序、回归 预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络 时序、回归 预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类