基于Matlab的双边滤波Retinex算法:暗光图像增强

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本文介绍了如何使用Matlab实现双边滤波Retinex算法来增强暗光图像。通过结合Retinex算法和双边滤波,可以有效提升低光照图像的视觉效果。步骤包括读取图像、转换为浮点型、计算亮度分量、应用双边滤波、计算增强图像,以及显示结果。算法参数可调整以适应不同需求。

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基于Matlab的双边滤波Retinex算法:暗光图像增强

在图像处理领域,图像增强是一项重要的任务,旨在改善图像的视觉质量和提升其细节。暗光图像增强是指对低光照条件下获取的图像进行处理,使其在视觉上更加清晰明亮。在本文中,我们将介绍一种基于Matlab的双边滤波Retinex算法,用于暗光图像增强。

Retinex算法是一种经典的图像增强方法,它通过模拟人类视觉系统的特性来提取图像的结构和光照信息。而双边滤波是一种非常有效的滤波方法,能够在保持边缘信息的同时进行平滑处理。结合这两种方法,可以有效地增强暗光图像。

首先,我们需要准备一张暗光图像作为输入。然后,我们将使用Matlab来实现双边滤波Retinex算法,以下是算法的步骤:

步骤1:读取图像

image = imread('dark_image.jpg');

步骤2&

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