1.3.1 Rentinex理论
Retinex(视网膜“Retina”和大脑皮层“Cortex”的缩写)理论是一种建立在科学实验和科学分析基础上的基于人类视觉系统(Human Visual System)的图像增强理论。该算法的基本原理模型最早是由Edwin Land(埃德温•兰德)于1971年提出的一种被称为的色彩的理论,并在颜色恒常性的基础上提出的一种图像增强方法。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;物体的色彩不受光照非均性的影响,具有一致性,即Retinex理论是以色感一致性(颜色恒常性)为基础的。
根据Edwin Land提出的理论,一幅给定的图像S(x,y)分解成两幅不同的图像:反射物体图像R(x,y)和入射光图像L(x,y),其原理示意图如图8.3-1所示。
图 1.3-1 Retinex理论示意图
对于观察图像S中的每个点(x,y),用公式可以表示为:
S(x,y)=R(x,y)×L(x,y) (1.3.1)
实际上,Retinex理论就是通过图像S来得到物体的反射性质R,也就是去除了入射光L的性质从而得到物体原本该有的样子。
1.3.2 基于Retinex理论的图像增强的基本步骤
1.3.3 多尺度Retinex算法
MATLAB实现Retinex理论去除雾霭图像增强

本文介绍了Retinex理论,一种基于人类视觉系统的图像增强方法,用于处理雾霭天气图像。该理论由Edwin Land提出,将图像分解为反射物体图像和入射光图像。通过Retinex理论,可以从观察图像中去除入射光影响,恢复物体原本的颜色。文章详细阐述了基于Retinex的图像增强基本步骤,并提供了MATLAB实现雾霭天气图像增强的例程及其运行效果。
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