MATLAB基于Retinex理论的雾霭天气图像增强

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。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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。


9bc9a49bf9bcaabf525c90b4d5e133ad.png


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

9f01da50f20e8ba8718d14ee7ec1adf8.png

08b6152c1903a86288927219b14d5757.png

1.3.3 多尺度Retinex算法

6a512c25c9dcd15d6da7b885a50aa958.png

553713d18f4e57ed93a2a069d7f81956.png
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值