msrcr图像增强matlab

MSRCR（Multiscale Retinex with Color Restoration）是一种基于Retinex理论的图像增强方法，可以用于改善图像的亮度、对比度和色彩。

在MATLAB中，可以使用以下步骤来实现MSRCR图像增强：

1. 读取原始图像：使用MATLAB的imread函数读取待增强的图像。

2. 将图像转换为双精度：使用MATLAB的im2double函数将图像的数据类型转换为双精度。

3. 将图像转换为YCbCr颜色空间：使用MATLAB的rgb2ycbcr函数将RGB图像转换为YCbCr颜色空间。这是因为MSRCR方法是在Y通道上进行增强，而Cb和Cr通道保持不变。

4. 对Y通道进行多尺度Retinex增强：首先，将Y通道进行对数变换，然后使用高斯滤波器分解原始图像为多个尺度的图像。接着，对每个尺度图像进行动态范围压缩，调整增益和亮度。最后，将各尺度图像重新组合，得到增强后的Y通道图像。

5. 对增强后的Y通道图像进行色彩恢复：使用MATLAB的histeq函数对增强后的Y通道图像进行直方图均衡化，以恢复图像的色彩信息。

6. 将增强后的YCbCr图像转换回RGB颜色空间：使用MATLAB的ycbcr2rgb函数将增强后的YCbCr图像转换回RGB颜色空间。

7. 显示增强后的图像：使用MATLAB的imshow函数显示增强后的RGB图像。

通过以上步骤，可以在MATLAB中实现MSRCR图像增强方法，改善图像的亮度、对比度和色彩。

相关问题

msrcr 图像增强算法matlab代码

MsRCR（多尺度起伏残留去除）是一种图像增强算法，用于减少图像的噪声以及增强图像的细节。该算法的主要思想是将图像分解为多个尺度，并且在不同的尺度上应用不同的滤波器，以提高图像的质量。

在Matlab中实现MsRCR算法的代码如下：

函数定义：

function Imout = MsRCR(Im, sigma, n, alpha, beta)
% Input:
% Im: 输入图像
% sigma: 高斯滤波参数
% n: 每个尺度包含的带宽数目（默认值为3）
% alpha: 中心带宽存储的系数
% beta: 剩余带宽存储的系数
% Output:
% Imout: 处理后的输出图像

算法实现：

% 将输入图像转换为double，并将像素值限制在0到1之间
I = double(Im)/255.0;
[m,n] = size(I);
% 每个尺度包含的带宽数目
if nargin < 3
n = 3;
end
% 中心带宽存储的系数
if nargin < 4
alpha = 0.5;
end
% 剩余带宽存储的系数
if nargin < 5
beta = 0.5;
end
% 定义滤波器参数
h = fspecial('gaussian', [3 3], sigma);
% 对图像进行高斯滤波
I_filt = imfilter(I, h, 'replicate');
% 初始化存储空间
Imout = zeros(m,n);
% 对每个尺度应用不同的滤波器
for i = 1:n
sigma_i = 2^(i-1);
% 对图像进行尺度变换
G = imresize(I_filt, 1/sigma_i, 'bilinear');
% 对图像进行高斯滤波
G_filt = imfilter(G, h, 'replicate');
% 提取中心带宽
G_center = imresize(G_filt, sigma_i, 'bilinear');
% 将中心带宽存储到Imout中
Imout = Imout + alpha * G_center;
% 获取剩余带宽
R = G_filt - G_center;
% 将剩余带宽存储到Imout中
Imout = Imout + beta * imresize(R, [m,n], 'bilinear');
end
% 将像素值限制在0到1之间
Imout(Imout<0) = 0;
Imout(Imout>1) = 1;
% 将图像转换为uint8格式
Imout = uint8(Imout * 255.0);

此代码实现了MsRCR算法的基本框架。通过调整参数，可以对不同类型的图像进行增强。但是，需要注意的是，虽然MsRCR算法可以有效地增强图像，但对于一些图像，增强效果可能并不显著。因此，选择适当的算法和参数是非常重要的。

写用matlab实现MSRCR图像增强的代码

实现MSRCR图像增强的MATLAB代码如下：

% MSRCR图像增强
function [output_image] = MSRCR(input_image, sigma=[15, 80, 250], lambda=0.5, gain=2.0, offset=0.5)

% 输入图像预处理
input_image = double(input_image)./255;

% 计算各个尺度的高斯核
for i = 1:length(sigma)
    gaussian_kernel{i} = fspecial('gaussian', 11, sigma(i));
end

% 计算各个尺度的拉普拉斯核
for i = 1:length(sigma)
    laplacian_kernel{i} = fspecial('laplacian', 0.2*(sigma(i)^2));
end

% 计算各个尺度的图像响应
for i = 1:length(sigma)
    response{i} = imfilter(input_image, gaussian_kernel{i}, 'replicate', 'conv');
    response{i} = response{i} - imfilter(response{i}, laplacian_kernel{i}, 'replicate', 'conv');
end

% 计算各个尺度的对比度
for i = 1:length(sigma)
    contrast{i} = (max(response{i}(:)) - min(response{i}(:))) ./ response{i};
end

% 计算各个尺度的对比度加权系数
for i = 1:length(sigma)
    weight{i} = contrast{i} .^ lambda;
end

% 计算加权后的多尺度图像
for i = 1:length(sigma)
    weighted_response{i} = weight{i} .* response{i};
end

% 计算图像增强后的多尺度图像
for i = 1:length(sigma)
    enhanced_response{i} = imfilter(weighted_response{i}, gaussian_kernel{i}, 'replicate', 'conv');
end

% 计算最终的增强图像
output_image = input_image + gain .* (input_image - cell2mat(enhanced_response)) + offset;
output_image = min(max(output_image, 0), 1);

end

其中，`input_image`表示输入的图像，`sigma`表示高斯核的标准差，`lambda`表示对比度加权系数，`gain`表示增益系数，`offset`表示偏移量。函数返回值`output_image`为增强后的图像。