% 对背景光进行Retinex增强 bg_img_retinex = retinex(back); % 将背景光增强后的图像与原图像相加 enhanced_img = uint8(double(I_gray) + double(bg_img_retinex));结合白平衡算法一起
时间: 2024-01-22 11:20:14 浏览: 58
进行图像增强可以提高图像的质量和细节,白平衡算法可以用来消除图像中的色偏。下面是将Retinex增强和白平衡算法结合起来的代码:
```matlab
% 读取原始图像
I = imread('test.jpg');
% 进行灰度化
I_gray = rgb2gray(I);
% 计算背景光
back = imresize(I_gray, 0.1);
bg_img_retinex = retinex(back);
bg_img = imresize(bg_img_retinex, size(I_gray));
% 进行白平衡调整
R = double(I(:,:,1));
G = double(I(:,:,2));
B = double(I(:,:,3));
avgRGB = (R + G + B) / 3;
R = R ./ avgRGB;
G = G ./ avgRGB;
B = B ./ avgRGB;
I_wb = cat(3, R, G, B);
% 将背景光增强后的图像与原图像相加
enhanced_img = uint8(double(I_gray) + double(bg_img));
```
这样,我们就可以得到一张经过Retinex增强和白平衡处理后的图像。
相关问题
对分离背景光后彩色图像进行Retinex增强 matlab代码如何编写
对分离背景光后的彩色图像进行Retinex增强,可以进一步提高图像的对比度和清晰度,从而更好地显示前景目标。以下是一个基于Retinex算法的MATLAB代码示例,用于对分离背景光后的彩色图像进行Retinex增强:
```matlab
% 读取图像
I = imread('input.jpg');
% 分离背景光
bg = imopen(I, strel('disk', 8));
out = I - bg;
% 进行Retinex增强
sigma = 100; % 高斯核宽度
G = fspecial('gaussian', 11, sigma);
I_log = log(double(out) + 1);
I_log_conv = zeros(size(I_log));
for i = 1:3
I_log_conv(:,:,i) = conv2(I_log(:,:,i), G, 'same');
end
I_res = exp(I_log - I_log_conv);
% 显示增强后的图像
imshow(uint8(I_res));
```
这段代码中,首先读取一张输入的彩色图像,然后利用分离背景光的方法,得到去除背景光的图像。接着利用Retinex算法对去除背景光的图像进行增强,具体实现步骤如下:
1. 定义高斯核的宽度sigma,用于进行高斯滤波。
2. 对每个通道的图像进行log变换,得到亮度的对数值。
3. 利用高斯滤波器G,对每个通道的log变换后的图像进行平滑处理,得到亮度分量的平均值。
4. 将平滑处理后的亮度分量与原始图像进行相减,得到去除背景光的图像。
5. 对增强后的图像进行指数变换,得到最终的图像。
需要注意的是,在实际应用中,需要根据具体的图像和背景光情况,调整高斯核的宽度sigma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算法增强水下图像 matlab代码如何编写
实现水下成像模型分离背景光并用Retinex算法增强水下图像的matlab代码如下:
```matlab
% 读入水下图像
img = imread('underwater.jpg');
% 将图像转换为灰度图
gray_img = rgb2gray(img);
% 计算图像的平均亮度
mean_gray = mean2(gray_img);
% 计算图像的标准差
std_gray = std2(gray_img);
% 分离背景光
bg_img = gray_img - (mean_gray + 2 * std_gray);
% 对背景光进行Retinex增强
bg_img_retinex = retinex(bg_img);
% 将背景光增强后的图像与原图像相加
enhanced_img = uint8(double(gray_img) + double(bg_img_retinex));
% 显示原图像和增强后的图像
subplot(1,2,1), imshow(gray_img), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(enhanced_img), title('Enhanced Image');
% 定义Retinex算法函数
function img = retinex(img)
% 调整图像范围
img = double(img) / 255.0;
% Retinex算法
img_log = log(img);
img_mean = exp(mean2(img_log));
img_retinex = log(img) - log(img_mean);
% 调整图像范围
img_retinex = (img_retinex - min(img_retinex(:))) / (max(img_retinex(:)) - min(img_retinex(:)));
img = uint8(img_retinex * 255.0);
end
```
这个程序首先读入水下图像,将其转换为灰度图。然后计算图像的平均亮度和标准差,分离背景光,并对其进行Retinex增强。最后将背景光增强后的图像与原图像相加,得到增强后的水下图像。程序中还定义了一个Retinex算法函数,用于对背景光进行增强。