基于matlab的retinex理论低照度图像增强
时间: 2023-09-20 15:07:15 浏览: 138
图像增强-retinex算法matlab代码
Retinex理论是一种用于图像增强的经典方法,它可以在不改变图像的全局亮度的情况下增强图像的局部对比度。在低照度条件下,图像的暗部细节被压缩,因此Retinex理论可以用于低照度图像的增强。
下面是基于Matlab的Retinex理论低照度图像增强的步骤:
1. 将低照度图像转换为灰度图像。
2. 实现Retinex算法,可以使用多种Retinex算法,如多尺度Retinex(MSR)、多尺度Retinex与颜色恢复(MSRCR)等。这里以MSR算法为例。
3. 对图像进行高斯平滑,以减少噪声。
4. 计算局部均值和标准差。
5. 通过局部均值和标准差计算图像的对数域表示。
6. 将图像进行反变换,并进行亮度归一化。
7. 可以通过增加对比度或调整图像的亮度来进一步优化图像的效果。
这些步骤可以用Matlab中的函数实现。例如,可以使用imread函数读取图像,使用imgaussfilt函数进行高斯平滑,使用log函数计算对数域表示等等。
需要注意的是,Retinex算法的参数设置对于图像增强的效果有很大的影响,需要根据具体情况进行调整。
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