retinex低光增强2023

基于Retinex理论的图像增强算法在低光条件下可以提供较好的效果。Retinex理论认为物体的颜色由其对不同波段光线的反射情况决定，而不是由反射光强度绝对值决定。基于Retinex理论的图像增强算法可以通过估计每个像素点的反射光来改善图像的亮度、对比度和细节清晰度。常见的基于Retinex理论的算法包括单尺度Retinex(SSR)算法、多尺度Retinex(MSR)算法和色彩恢复多尺度Retinex(MSRCR)算法。

SSR算法可以提供丰富的动态范围压缩和颜色保真，但可能存在光晕情况。MSR算法通过增强图像细节和丰富色彩来弥补SSR算法的不足，但可能会因噪声增加而导致局部区域色彩失真。MSRCR算法进一步解决了MSR算法的问题，提供更好的图像效果，但计算过程较为复杂。

因此，如果在2023年需要进行低光增强，可以考虑使用基于Retinex理论的图像增强算法，如SSR、MSR或MSRCR算法，根据具体需求选择合适的算法来提升图像的亮度、对比度和细节清晰度。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Retinex低光照图像增强](https://blog.csdn.net/weixin_47173792/article/details/118544967)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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