Retinex算法实现与图像增强效果对比分析

"该资源主要介绍了Retinex算法的实现代码，包括一种称为SSR（Single Scale Retinex）的变体和经典的Multi-Scale Retinex (MSR)算法。通过与多尺度Retinex with Color Restoration (MSRCR)、直方图均衡化(HE)以及对比度受限自适应直方图均衡化(CLAHE)等方法比较，展示了Retinex算法在眼底图像增强中的优越性，特别是在色彩保护、血管对比度提升和图像细节增强方面。提供的代码包括了对图像进行预处理、对数运算、归一化以及零值处理等关键步骤。" Retinex算法是一种基于生理视觉模型的图像处理技术，旨在模拟人眼对亮度和色彩的感知。它假设图像可以分解为两个部分：局部照明和物体反射。在图像处理中，Retinex算法常用于提高图像的对比度，增强图像细节，并在保持色彩真实性的前提下改善图像质量。 在提供的代码中，`SSRdefreplaceZeroes(data)`函数用于处理可能出现的零值，将零值替换为数据中的最小非零值，以避免在对数运算中出现无穷大或负无穷大。`SSR(img,size)`函数实现了单尺度Retinex算法，通过高斯模糊处理原始图像（`L_blur`），然后进行对数运算和差分操作来计算反射分量`log_R`，最后通过归一化确保结果在0-255的范围内。 `MSR`函数同样包含了替换零值的步骤，然后在多个尺度上应用Retinex算法，权重分配给每个尺度通常是均匀的。这种多尺度方法有助于处理不同光照条件下的图像，提供更平滑的增强效果。 与传统的图像增强方法如直方图均衡化(HE)和CLAHE相比，Retinex算法的优势在于它能够更好地保留图像的色彩信息，同时提高图像的局部对比度，这对于医学图像分析，特别是眼底图像的血管结构识别等任务至关重要。通过与DIAＲETDB0数据库中的眼底图像进行比较，Retinex算法显示出了更好的处理效果。