水下图像retinex增强matlab代码

Retinex增强是一种用于增强图像质量的方法。在水下拍摄中，由于水的颜色和光线折射的影响，图片质量通常很低，看起来模糊而暗淡。因此，应用Retinex增强技术可以使图像看起来更加清晰和明亮。

在Matlab中，实现Retinex增强的代码非常简单。首先，需要导入原始的水下图片并将其转换为RGB格式。然后，使用log函數计算每个通道的图像亮度的对数值。接着，计算图像的平均值。最后，通过减去图像的对数亮度值与平均值的差异，以及加上一个常数，对图像进行增强。

以下是一个简单的Retinex增强的Matlab代码：

%导入水下图片，转换为RGB格式
img = imread('underwater_image.png');
img_rgb = uint8(cat(3,img,img,img));

%计算图像亮度的对数值
img_log = log(double(img_rgb)+1);

%计算图像平均值
img_mean = mean2(img_log);

%增强图像
img_retinex = exp(img_log - img_mean + 20);

%显示增强后的图像
figure, imshow(img_retinex);

此代码可以用于增强水下图像，使其看起来更加清晰和明亮。

相关问题

retinex算法水下图像增强函数 matlab代码

Retinex算法可以有效地去除水下图像中的背景光和噪声，提高图像的对比度和清晰度。以下是一个基于Retinex算法的MATLAB代码示例，用于实现水下图像的增强函数：

function out = retinex_underwater(I, alpha, beta, gamma, sigma)
% I: 输入的水下图像
% alpha: 水的吸收系数
% beta: 水的散射系数
% gamma: 水下环境的反射系数
% sigma: 高斯核宽度

% 将图像转换为双精度浮点类型
I = im2double(I);

% 计算水下图像的退化模型
J = double(I);
for i = 1:size(J,1)
    for j = 1:size(J,2)
        J(i,j,:) = J(i,j,:) * exp(-alpha*(i+j)) + beta*255*(1-exp(-alpha*(i+j)));
    end
end

% 估计背景光
bg = imopen(J, strel('disk', 8));

% 分离背景光
out = J - bg;

% 进行Retinex增强
G = fspecial('gaussian', 11, sigma);
out_log = log(out + 1);
out_log_conv = zeros(size(out_log));
for i = 1:3
    out_log_conv(:,:,i) = conv2(out_log(:,:,i), G, 'same');
end
out_res = exp(out_log - out_log_conv);

% 调整亮度和对比度
out_res = (out_res - min(out_res(:))) / (max(out_res(:)) - min(out_res(:)));
out_res = out_res.^gamma;

% 将输出图像转换为uint8类型
out = uint8(out_res * 255);
end

这个函数实现了对水下图像的Retinex增强，包括以下步骤：

1. 根据输入的水下图像和物理模型参数（吸收系数、散射系数、反射系数），计算水下图像的退化模型，估计并分离背景光。
2. 利用高斯滤波器和Retinex算法，对分离后的图像进行增强，得到去除背景光的增强图像。
3. 对增强后的图像进行亮度和对比度的调整，最终输出uint8类型的图像。

需要注意的是，在实际应用中，需要根据具体的水下环境和图像特征，调整物理模型参数和Retinex算法中的其他参数，以达到最佳的增强效果。

水下成像模型分离背景光， 并用retinex算法增强 matlab代码如何编写

实现水下成像模型分离背景光并用retinex算法增强可以按照以下步骤进行：

1. 读取水下成像图像

img = imread('underwater_image.jpg');

2. 分离背景光

% 转换成灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 计算灰度图像的梯度
[dx, dy] = gradient(double(gray_img));

% 计算梯度的幅值
grad_mag = sqrt(dx.^2 + dy.^2);

% 计算背景光的平均值
mean_grad_mag = mean(grad_mag(:));

% 分离背景光
background = gray_img;
background(grad_mag < mean_grad_mag) = 0;

3. 进行retinex算法增强

% 设置参数
alpha = 125;
beta = 46;
low_cutoff = 50;
high_cutoff = 180;

% 进行单尺度Retinex增强
log_img = log(double(background) + 1);
log_img_fft = fft2(log_img);
lpf = fspecial('gaussian', size(background), alpha);
lpf_fft = fft2(lpf, size(background, 1), size(background, 2));
log_img_filtered = real(ifft2(log_img_fft .* lpf_fft));
rescaled_log_img = (255 / (max(log_img_filtered(:)) - min(log_img_filtered(:)))) * (log_img_filtered - min(log_img_filtered(:)));
single_scale_retinex = exp(rescaled_log_img) - 1;

% 进行多尺度Retinex增强
msr = zeros(size(background));
for sigma = low_cutoff:beta:high_cutoff
    lpf = fspecial('gaussian', size(background), sigma);
    lpf_fft = fft2(lpf, size(background, 1), size(background, 2));
    msr = msr + real(ifft2(log_img_fft .* lpf_fft));
end
msr = msr ./ (floor((high_cutoff - low_cutoff) / beta) + 1);
msr = (255 / (max(msr(:)) - min(msr(:)))) * (msr - min(msr(:)));
multi_scale_retinex = exp(msr) - 1;

% 进行自适应增强
k = 0.04;
sigma = 10;
edge_map = edge(gray_img, 'canny', k, sigma);
adaptive_retinex = single_scale_retinex .* edge_map + multi_scale_retinex .* (1 - edge_map);

% 显示结果
figure;
subplot(2, 2, 1);
imshow(img);
title('Original image');
subplot(2, 2, 2);
imshow(background);
title('Background');
subplot(2, 2, 3);
imshow(single_scale_retinex);
title('Single-scale retinex enhancement');
subplot(2, 2, 4);
imshow(adaptive_retinex);
title('Adaptive retinex enhancement');

这样就可以实现水下成像模型分离背景光并用retinex算法增强了。