Retinex图像增强算法(SSR, MSR, MSRCR)详解及其OpenCV源码(转载)

最新推荐文章于 2025-09-19 15:27:03 发布
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【图像增强】retinex图像增强（SSR,MSR.MSRCR,MSRCP）【含GUI Matlab源码 4650期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
06-07 948
retinex图像增强（SSR,MSR.MSRCR,MSRCP） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【低照度图像增强系列】使用SSR/MSR/MSRCR/MSRCP/automatedMSRCR算法对低照度图像进行增强处理的实践
静谧、淡雅
08-12 931
【低照度图像增强系列】使用SSR/MSR/MSRCR/MSRCP/automatedMSRCR算法对低照度图像进行增强处理的实践
Retinex SSR算法opencv
05-26
用opencv编写的Retinex SSR算法代码，代码简单，运行结果比较好
图像增强代码
最新发布
gz7seven
09-19 189
本文介绍了一种图像数据增强方法，通过Albumentations库对图像及其对应的mask进行同步变换，在保持空间一致性的前提下扩充训练数据。程序保留原始图像，并对每张图进行5次随机增强（包括翻转、旋转、亮度调整等），20张原始图像最终生成120张训练数据。关键点在于使用A.Compose确保图像和mask同步变换，并通过循环批量处理实现自动化数据增强。
RetinexNet,Pytorch版本代码，包含数据集
10-17
对Pytroch版本的代码做了整理，直接点击train.py即可完成训练。
Retinex图像增强算法(SSR, MSR, MSRCR)详解及其OpenCV源码
mangsite的博客
02-19 6659
Retinex图像增强算法...
【OpenCV】Retinex图像增强（SSR，MSR，MSRCR）
GordonWei
10-05 1万+
简介 1963年12月30日E. Land作为人类视觉的亮度和颜色感知的模型在俄亥俄州提出了一种颜色恒常知觉的计算理论——Retinex理论。Retinex是一个合成词，它的构成是retina（视网膜）+cortex（皮层）→ Retinex。40多年来，工作在IS&T、NASA的J. J. McCann和D. J. Jobson、Zia-Ur Rahman、G. A. Woodell等人...
msrcr图像增强算法 matlab,图像处理之Retinex增强算法(SSR、MSR、MSRCR)
weixin_33055757的博客
04-14 4899
视网膜-大脑皮层(Retinex)理论认为世界是无色的，人眼看到的世界是光与物质相互作用的结果，也就是说，映射到人眼中的图像和光的长波(R)、中波(G)、短波(B)以及物体的反射性质有关其中I是人眼中看到的图像，R是物体的反射分量，L是环境光照射分量，(x, y)是二维图像对应的位置基于上面的原理，看下Retinex常见的几种增强算法一、SSR(Single Scale Retinex)单尺度Re...
【低照度图像增强系列】使用MSRCR(Multi-Scale Retinex with Color Restoration)算法对低照度图像进行增强处理
静谧、淡雅
08-12 440
【低照度图像增强系列】使用MSRCR(Multi-Scale Retinex with Color Restoration)算法对低照度图像进行增强处理
【图像去雾系列】使用SSR/MSR/MSRCR/MSRCP/automatedMSRCR算法对单图像进行图像增强，达到去雾效果
静谧、淡雅
08-14 849
【图像去雾系列】使用SSR/MSR/MSRCR/MSRCP/automatedMSRCR算法对单图像进行图像增强，达到去雾效果
Retinex图像增强算法——SSR,MSR,MSRCR,MSRCP,autoMSRCR
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Chaoy6565的博客
11-29 1万+
提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考SSR（Single Scale Retinex）的思想：在原始图像中，通过某种办法抑制入射图像L的影响，尽可能保留反映物体本质特征的反射属性。SSR假设原始图像中光照图像是缓慢变换的，即入射图像L可以看做图像的低频成分（使用高斯低通滤波将低频成分滤出）。用原始图像减去入射图像即可得到表明图像内在属性的发射图像。公式可参考上面介绍。
Retinex算法，C++，opencv
06-02
用opencv实现retinex算法，包括单尺度和多尺度Retinex
Retinex（opencv）
05-09
暗图像增强的retinex算法的opencv实现
基于SSR+opencv去雾算法，效果较好
04-14
/******************************************************************************** 单尺度Retinex图像增强程序 src为待处理图像 sigma为高斯模糊标准差 scale为对比度系数 *********************************************************************************/
色彩恢复的多尺度Retinex算法（MSRCR）-VS2010版
05-14
Retine算法，博客配套代码，详细算法及其效果请移步http://blog.youkuaiyun.com/bluecol/article/details/45675615
基于Retinex的MSRCR算法的C语言实现
06-24
基于Retinex的MSRCR算法的C语言实现。其中的高斯平滑采用了与尺度无关的快速算法，每个点的运算只要6MADD。程序改自GRetinex，一个GIMP插件
图像增强算法四种，图示与源码，包括retinex（ssr、msr、msrcr）和一种混合算法
CV菜鸟的学习之路
07-24 5079
两组图像：左边较暗，右边较亮 第一行是原图像，他们下面是用四种算法处理的结果 依次为： 1.一种混合算法 2.msr，multi-scale retinex 3.msrcr，multi-scale retinex with color restoration 4.ssr，single scale retinex          
【图像增强】基于retinex实现图像增强，SSR,MSR.MSRCR,MSRCP附Matlab代码
m0_60703264的博客
06-19 1085
摘要图像增强是图像处理中一项重要的任务，其目的是提升图像的视觉质量，使其更易于观察和分析。Retinex理论是一种基于人眼视觉感知的图像增强方法，其核心思想是将图像分解为反射光和入射光两部分，并通过调整反射光来增强图像的对比度和细节。本文将深入探讨Retinex理论及其衍生算法SSR、MSR、MSRCR、MSRCP的原理和特点，并通过实例分析和比较，展示不同方法的优势和适用场景。一、引言在现实生活中，我们经常会遇到光照不均、对比度低、细节模糊的图像，这些图像难以提供有效的信息。
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