matlab实现MSRCR

MSRCR（多尺度反射率恢复）是一种图像增强算法，可以在保持细节的同时改善图像的对比度和亮度。Matlab中可以通过以下步骤实现MSRCR：

1. 读取图像，并将其转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行多尺度分解，例如使用小波变换，以获取多个尺度的图像。
3. 对于每个尺度，通过一系列操作估计该尺度下的反射率图像和衰减图像。
4. 根据反射率和衰减图像，重构原始图像。
5. 合并所有重构的图像以得到最终的增强图像。

具体的实现细节可以参考相关文献和代码实现。

相关问题

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。

matlab代码 MSRCR算法

以下是一个简单的 MATLAB 实现 MSRCR 算法的代码：

function output = MSRCR(input, scales, weight, radius)

% input: 输入图像
% scales: 尺度个数
% weight: 加权方式
% radius: 高斯半径

if nargin < 4
    radius = 3;
end
if nargin < 3
    weight = 'uniform';
end

% 将输入图像转换为 YCbCr 颜色空间
YCbCr = rgb2ycbcr(input);
Y = YCbCr(:,:,1);

% 计算输入图像的尺寸
[height, width, ~] = size(input);

% 计算每个尺度的标准差
stds = zeros(1, scales);
for i = 1:scales
    stds(i) = sqrt(2^(i-1)-1);
end

% 初始化输出图像
output = zeros(height, width);

% 对每个尺度进行处理
for i = 1:scales
    % 计算高斯核
    h = fspecial('gaussian', [radius*2+1, radius*2+1], stds(i));
    
    % 对输入图像进行模糊
    blurred = imfilter(Y, h, 'replicate');
    
    % 进行细节增强
    detail = Y - blurred;
    
    % 对细节图像进行放大和缩小
    detail_up = imresize(detail, 2, 'bilinear');
    detail_down = imresize(detail, 0.5, 'bilinear');
    
    % 对缩小的细节图像进行模糊
    blurred_down = imfilter(detail_down, h, 'replicate');
    
    % 计算权重
    if strcmp(weight, 'uniform')
        w = ones(size(detail));
    elseif strcmp(weight, 'gaussian')
        w = imfilter(abs(detail), h, 'replicate');
        w = 1 ./ (w.^2 + eps);
    end
    
    % 进行细节融合
    detail = (detail_up - imresize(blurred_down, [height, width], 'bilinear')) .* w;
    
    % 更新输出图像
    output = output + detail;
end

% 将输出图像转换回 RGB 颜色空间
output = YCbCr;
output(:,:,1) = output;

output = ycbcr2rgb(output);

% 将输出图像限制在 0 到 1 之间
output(output < 0) = 0;
output(output > 1) = 1;

end

这段代码实现了 MSRCR 算法，包括对每个尺度的处理、权重计算和细节融合等步骤。函数接受输入图像、尺度个数、加权方式和高斯半径等参数，并返回增强后的输出图像。在代码中，我们使用了 MATLAB 自带的函数 `fspecial` 和 `imfilter` 来实现高斯核的生成和图像的滤波。同时，我们还使用了 `imresize` 函数来实现图像的放大和缩小。