如何在Matlab中实现夜间图像的增强算法，并解决光晕伪影问题？

夜间图像的增强是一个具有挑战性的任务，特别是当图像中出现光晕伪影时。为了解决这一问题，推荐阅读《夜间图像增强算法的深度探究与Matlab实践》。该资料深入介绍了基于Retinex理论的单尺度Retinex(SSR)算法，并提出了双滤波技术以改善图像质量，特别针对光晕伪影进行了优化。

参考资源链接：[夜间图像增强算法的深度探究与Matlab实践](https://wenku.csdn.net/doc/8904ss7van?spm=1055.2569.3001.10343)

在Matlab中实现夜间图像增强，首先需要理解Retinex理论，它假设图像由反射率和照明两部分组成。SSR算法通过对图像进行对数转换，然后应用高斯滤波器去除光照分量中的光照变化，再通过指数转换恢复图像的原始动态范围。为解决光晕伪影，双滤波技术结合了局部和全局信息，采用一个大尺度的高斯滤波器去除图像的全局光照变化，再用一个较小的高斯滤波器来调整图像局部细节。
以下是Matlab代码实现的示例（步骤、代码、mermaid流程图、扩展内容，此处略），其中包括了如何读取图像数据、应用SSR算法以及双滤波技术来增强图像。通过该代码，可以观察到算法对亮度均匀和色彩饱和度的改进，以及对光晕伪影的抑制效果。
完成基本的算法实现后，用户应进一步探索如何调整参数以适应不同类型的夜间图像和应用场景。此外，该资料还提供了大量实验数据和案例分析，以帮助理解不同算法的效果和适用范围。在深入理解夜间图像增强的核心原理和实现技术后，继续学习相关领域的知识，例如图像质量评价和其它图像处理技术，将是非常有意义的。

参考资源链接：[夜间图像增强算法的深度探究与Matlab实践](https://wenku.csdn.net/doc/8904ss7van?spm=1055.2569.3001.10343)