基于matlab的msrcr算法

这是一个技术问题，我可以为您提供回答。 MSRCR算法是多尺度Retinex理论与颜色还原的结合算法，它可以用于图像增强和去除阴影等方面的应用。 在MATLAB中，可以通过调用图像处理工具箱中的imadjust函数和RetinexFilter函数实现。

相关问题

matlab MSRCR算法代码

以下是 Matlab 中 MSRCR 算法的代码：

function [outImg, Illum] = MSRCR(inImg, scales, weights, gamma)

% MSRCR: Multi-Scale Retinex with Color Restoration
% Usage: [outImg, Illum] = MSRCR(inImg, scales, weights, gamma)
% Inputs:
%   inImg: input color image (RGB)
%   scales: scales of retinex processing
%   weights: weights of each scale
%   gamma: gamma correction
% Outputs:
%   outImg: output color image (RGB)
%   Illum: illumination map

if (nargin < 4)
    gamma = 2.4;
end
if (nargin < 3)
    weights = [0.5, 0.5, 0.5];
end
if (nargin < 2)
    scales = [15, 80, 250];
end

inImg = double(inImg) + 1;
[nr, nc, cc] = size(inImg);

% log_luminance: log-average luminance
log_luminance = log(mean(mean(inImg)));

% initialization
Illum = zeros(nr, nc, cc);
outImg = zeros(nr, nc, cc);

% multi-scale retinex processing
for i = 1:length(scales)
    sigma = sqrt(scales(i)^2 / log(2));
    % gaussian filtering
    blur = imgaussfilt(inImg, sigma);
    % illumination map
    Illum = Illum + weights(i) * log(inImg) - weights(i) * log(blur);
end

% normalization
Illum = exp(Illum / sum(weights));
Illum = Illum / max(Illum(:));
% gamma correction
Illum = Illum .^ gamma;

% color restoration
for i = 1:cc
    outImg(:,:,i) = inImg(:,:,i) ./ Illum;
end

outImg = outImg - 1;
outImg = outImg / max(outImg(:));
outImg = outImg .^ (1/gamma);
end

其中，`inImg` 是输入的彩色图像（RGB），`scales` 是用于 Retinex 处理的尺度，`weights` 是每个尺度的权重，`gamma` 是用于 gamma 校正的参数。函数的输出包括输出的彩色图像 `outImg` 和光照图 `Illum`。

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。