对背景光进行Retinex增强结合白平衡一起
时间: 2023-09-16 10:08:49 浏览: 40
进行图像增强时,可以将Retinex增强和白平衡结合起来。Retinex算法是一种常用的图像增强方法,它通过对图像的光照信息和反射信息进行分离,从而增强其对比度和亮度。而白平衡则可以调整图像的色温和色彩平衡,使其更加真实自然。
具体实现时,可以先对图像进行白平衡处理,使得其色彩更加平衡自然。然后再利用Retinex算法对图像进行增强,从而提高其对比度和亮度。这样可以得到更加清晰明亮的图像,同时保留其自然色彩和光照信息。
需要注意的是,Retinex算法和白平衡都是基于图像的像素值进行计算的,因此在进行处理时需要保证图像的像素值范围在合理范围内,避免过度增强或失真。同时,不同的Retinex算法和白平衡方法也有不同的参数和实现方式,需要根据具体情况进行选择和调整。
相关问题
对背景光进行Retinex增强结合白平衡一起 matlab代码怎么写
Retinex增强算法是一种经典的图像增强算法,可以有效地恢复图像的亮度和对比度。在此基础上,结合白平衡算法可以进一步提高图像的色彩还原度。下面是一份Matlab代码,实现了背景光进行Retinex增强结合白平衡的功能:
```
clc;
clear all;
close all;
% 读取原始图像
img = imread('image.jpg');
figure;
imshow(img);
title('Original Image');
% Retinex增强算法
img_retinex = zeros(size(img));
for i = 1:3
img_retinex(:,:,i) = retinex_enhancement(img(:,:,i));
end
figure;
imshow(uint8(img_retinex));
title('Retinex Enhanced Image');
% 白平衡算法
img_wb = white_balance(img_retinex);
figure;
imshow(uint8(img_wb));
title('White Balanced Image');
% Retinex增强结合白平衡
img_retinex_wb = zeros(size(img));
for i = 1:3
img_retinex_wb(:,:,i) = retinex_enhancement(img_wb(:,:,i));
end
figure;
imshow(uint8(img_retinex_wb));
title('Retinex Enhanced and White Balanced Image');
% Retinex增强函数
function img_retinex = retinex_enhancement(img)
img_log = log(double(img) + 1);
mu = mean2(img_log);
sigma = std2(img_log);
img_retinex = (img_log - mu) / (sigma + 0.001);
img_retinex = exp(img_retinex) - 1;
img_retinex = img_retinex / max(img_retinex(:)) * 255;
end
% 白平衡函数
function img_wb = white_balance(img)
R = img(:,:,1);
G = img(:,:,2);
B = img(:,:,3);
K = (mean2(R) + mean2(G) + mean2(B)) / 3;
Kr = K / mean2(R);
Kg = K / mean2(G);
Kb = K / mean2(B);
img_wb(:,:,1) = R * Kr;
img_wb(:,:,2) = G * Kg;
img_wb(:,:,3) = B * Kb;
end
```
其中,`retinex_enhancement`函数实现了Retinex增强算法,`white_balance`函数实现了白平衡算法。在主函数中,先对原始图像进行Retinex增强,然后进行白平衡处理,最后再对白平衡后的图像进行Retinex增强。最终得到的`img_retinex_wb`即为背景光进行Retinex增强结合白平衡后的图像。
分离背景光,利用retinex结合白平衡算法进行增强 matlab如何编写
分离背景光的方法有很多种,这里介绍一种基于多尺度Retinex算法的方法。具体步骤如下:
1. 读入图像并将其转换为双精度浮点型。
```
img = imread('image.jpg');
img = im2double(img);
```
2. 对图像进行多尺度Retinex增强。
```
r1 = imresize(retinex(img, 50), size(img));
r2 = imresize(retinex(img, 150), size(img));
r3 = imresize(retinex(img, 300), size(img));
r = (r1 + r2 + r3) / 3;
```
其中,retinex函数是一个自定义的多尺度Retinex增强函数,它的代码如下:
```
function [r] = retinex(img, sigma)
% 多尺度Retinex增强函数
% img:输入图像
% sigma:高斯核标准差
img = log(img + 1); % 取对数
[r, ~] = size(img);
for i = 1:r
img(i, :) = conv(img(i, :), gauss(sigma), 'same'); % 水平方向卷积
end
for i = 1:r
img(:, i) = conv(img(:, i), gauss(sigma), 'same'); % 垂直方向卷积
end
r = img - log(imfilter(img, fspecial('gaussian', 15, sigma)) + 1); % 得到增强后的图像
end
function [g] = gauss(sigma)
% 高斯核函数
% sigma:标准差
k = ceil(3 * sigma); % 核大小为 2k + 1
g = zeros(1, 2 * k + 1);
for i = -k:k
g(i + k + 1) = exp(-(i * i) / (2 * sigma * sigma)); % 计算高斯值
end
g = g / sum(g); % 归一化
end
```
3. 进行白平衡处理。
```
grayWorld = mean(mean(r)); % 灰度世界假设,计算图像全局平均灰度值
r = r * (128 / grayWorld); % 调整增强后的图像的平均灰度值为中间灰度值128
```
4. 对增强后的图像进行归一化。
```
r = (r - min(min(r))) / (max(max(r)) - min(min(r)));
```
5. 显示增强后的图像。
```
imshow(r);
```
以上就是基于多尺度Retinex算法结合白平衡算法进行图像增强的Matlab代码。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![dll](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)