retinex图像增强matlab

Retinex算法是一种用于图像增强的算法，其主要思想是通过模拟人类视觉系统的处理方式，将图像的亮度和色彩信息分离开来，然后对它们进行独立的增强处理。

以下是一个基于Retinex算法的图像增强的Matlab代码示例：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% Retinex增强参数设置
sigma = 60;
k = 0.5;

% 三种Retinex算法：全局、多尺度和自适应
global_retinex = retinex_global(img, sigma, k);
multiscale_retinex = retinex_multiscale(img, sigma, k);
adaptive_retinex = retinex_adaptive(img, sigma, k);

% 显示增强后的图像
figure;
subplot(2,2,1); imshow(img); title('原图');
subplot(2,2,2); imshow(global_retinex); title('全局Retinex');
subplot(2,2,3); imshow(multiscale_retinex); title('多尺度Retinex');
subplot(2,2,4); imshow(adaptive_retinex); title('自适应Retinex');

其中，`retinex_global`、`retinex_multiscale`和`retinex_adaptive`分别是三种不同的Retinex算法实现函数，具体代码如下：

% 全局Retinex算法
function [output] = retinex_global(input, sigma, k)
    % 将图像转为灰度图
    input = rgb2gray(input);
    
    % 计算高斯滤波
    gauss = fspecial('gaussian', size(input), sigma);
    
    % 对图像进行对数变换
    log_input = log(double(input) + 1);
    
    % 进行高斯滤波
    blur_log_input = imfilter(log_input, gauss, 'symmetric', 'conv');
    
    % 计算图像的差异
    diff = log_input - blur_log_input;
    
    % 对差异进行调整
    diff_adjust = k * diff;
    
    % 计算输出图像
    output = uint8(exp(diff_adjust) - 1);
end

% 多尺度Retinex算法
function [output] = retinex_multiscale(input, sigma, k)
    % 将图像转为灰度图
    input = rgb2gray(input);
    
    % 计算不同尺度的高斯滤波
    gauss1 = fspecial('gaussian', size(input), sigma);
    gauss2 = fspecial('gaussian', size(input), sigma * sqrt(2));
    gauss3 = fspecial('gaussian', size(input), sigma * (sqrt(2) ^ 2));
    
    % 对图像进行对数变换
    log_input = log(double(input) + 1);
    
    % 进行高斯滤波
    blur_log_input1 = imfilter(log_input, gauss1, 'symmetric', 'conv');
    blur_log_input2 = imfilter(log_input, gauss2, 'symmetric', 'conv');
    blur_log_input3 = imfilter(log_input, gauss3, 'symmetric', 'conv');
    
    % 计算图像的差异
    diff1 = log_input - blur_log_input1;
    diff2 = log_input - blur_log_input2;
    diff3 = log_input - blur_log_input3;
    
    % 对差异进行调整
    diff_adjust1 = k * diff1;
    diff_adjust2 = k * diff2;
    diff_adjust3 = k * diff3;
    
    % 计算输出图像
    output = uint8(exp((diff_adjust1 + diff_adjust2 + diff_adjust3) / 3) - 1);
end

% 自适应Retinex算法
function [output] = retinex_adaptive(input, sigma, k)
    % 将图像转为灰度图
    input = rgb2gray(input);
    
    % 计算高斯滤波
    gauss = fspecial('gaussian', size(input), sigma);
    
    % 对图像进行对数变换
    log_input = log(double(input) + 1);
    
    % 进行高斯滤波
    blur_log_input = imfilter(log_input, gauss, 'symmetric', 'conv');
    
    % 计算图像的差异
    diff = log_input - blur_log_input;
    
    % 计算局部方差
    local_variance = stdfilt(double(input), ones(5));
    
    % 对局部方差进行调整
    local_variance_adjust = k * local_variance;
    
    % 计算输出图像
    output = uint8(exp(diff ./ (local_variance_adjust + 1)) - 1);
end