在夜间图像增强中，如何利用Matlab实现双滤波单尺度Retinex算法，并解决光晕伪影问题？

夜间图像由于光照不足和环境复杂性，常常出现亮度不均、对比度低和颜色失真等问题，这些问题严重影响了图像的可用性和目标检测的准确性。为了解决这些问题，可以采用双滤波单尺度Retinex算法，该算法结合了Retinex理论和双滤波技术，通过模拟人类视觉系统对亮度的感知来增强图像，同时减少因算法处理产生的光晕伪影。

参考资源链接：[夜间图像增强算法研究：Matlab实现与伪影消除](https://wenku.csdn.net/doc/7tj5dw6udx?spm=1055.2569.3001.10343)

在Matlab中实现双滤波单尺度Retinex算法需要以下几个步骤：
1. 对原始夜间图像进行分层处理，通常使用高斯滤波器或中心环绕滤波器分别对图像进行平滑。
2. 应用Retinex算法对每个滤波处理后的图像进行处理，以增强图像的局部对比度。
3. 将处理后的图像进行融合，以获得最终增强的图像。
4. 为了解决光晕伪影问题，需要对算法进行优化，例如通过调整滤波器的尺度或引入非线性变换等方法来减少过增强。
在Matlab中实现这一过程时，可以使用内置的图像处理函数，例如imfilter、fspecial等来设计所需的滤波器，同时可以编写自定义函数来实现Retinex算法。
关于如何解决光晕伪影问题，可以通过在增强过程中加入亮度调节机制，或者在算法后处理阶段进行局部亮度的动态范围压缩，来减少图像中的光晕效应。
通过上述步骤，我们可以有效地利用Matlab实现夜间图像增强，并显著提高图像的可用性。更多关于如何在Matlab中实现图像增强技术的细节，可以参阅《夜间图像增强算法研究：Matlab实现与伪影消除》一书，该书提供了详细的算法实现方法和Matlab代码示例，非常适合对夜间图像增强感兴趣的读者深入学习。

参考资源链接：[夜间图像增强算法研究：Matlab实现与伪影消除](https://wenku.csdn.net/doc/7tj5dw6udx?spm=1055.2569.3001.10343)