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基于Retinex理论的图像增强恢复算法研究
基于Retinex理论的图像增强恢复算法研究
Retinex
图像增强
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2011-12-07
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retinex 图像增强的硕士论文，很有参考价值，请用CAJ打开浏览
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基于Retinex理论的图像增强算法
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5星 · 资源好评率100%
基于Retinex理论的图像增强算法 学习Retinex的方法
python实现图像增强
浏览：159
3星 · 编辑精心推荐
主要是深度学习模型进行图像增强，实现深度学习训练阶段做图像扩增，增加模型的泛化能力。
图像增强python算法
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图像增强python算法，使用的时候直接导入jupyternotebook 中即可
基于Retinex的图像增强算法
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基于Retinex图像增强的MSRCR算法的C语言实现，与原“基于Retinex的MSRCR算法的C语言实现”资源不同处在于，该程序不依赖于OpenCV读取和保存图像。
基于Retinex模型的图像增强算法研究
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该文章较好的介绍了图像增强的传统算法，同时详细介绍了热门算法Retinex算法在图像增强中的应用
论文研究-基于Retinex理论的图像增强算法.pdf
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这种增强算法首先依据像素的R，G，B分量将输入的彩色图像被分解成为三幅图像，代表场景中波长不同（长波、中波和短波）的反射光的强度；分别计算长波、中波和短波波段内像素间的相对明暗关系，进而确定每个像素的色彩。最后，将Retinex色度空间内的色彩线性映射到RGB空间，获得经过增强的图像。通过这种方法所获得的图像具有色彩逼真度、动态范围大的特点。计算机仿真结果表明运用这种方法进行图像处理可以获得非常好
基于Retinex 理论的图像增强算法 (2009年)
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为了克服传统增强算法功能单一、适用范围小的缺点,提出了一种基于Retinex理论的图像增强算法,在对数域利用高斯卷积函数,估计出亮度图像的对数形式,然后用已知图像的对数形式减去亮度图像的对数形式,得到不受光照条件影响的景物的原来面貌即反射图像的对数形式,最后作对数的逆运算,得到反射图像,实现了图像增强.实验结果显示,基于Retinex理论的增强算法既能保持颜色的恒定性,又能使得动态范围压缩和边缘增
基于Retinex理论的图像增强方法在数字图像中的应用
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图像增强和数字图像增强方法的实现研究过。不同图像增强方法的特征，包括对比度增强，线性变换，分段线性变换，灰度切片变换和Retinex清除算法进行了详细分析。研究了Retinex增强算法并给出了Retinex算法的实现过程。最后，一个图像增强的例子使用多尺度Retinex算法（MSR）即可实现。表明MSR可以实现图像颜色恒定性，局部动态范围压缩，色彩增强和整体动态范围在某些情况下压缩。
MATLAB课程设计-基于Retinex理论的图像去雾算法研究.zip
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MATLAB课程设计-基于Retinex理论的图像去雾算法研究
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本文的研究基于后者，提出了一种基于Retinex理论图像增强去雾算法，对于传统的去雾算法得到的问题，将受到雾霾天气影响的图片用Retinex算法进行处理，获得清晰图像。根据Retinex算法先构建高斯环绕函数利用高斯环绕...
基于Retinex算法图像增强的MATLAB实现.docx
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C++基于 Retinex 的图像增强算法-Opencv-C++.zip
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C++基于 Retinex 的图像增强算法-Opencv-C++。 一种常见图像增强算法，基于Retinex理论。本代码通过vs2015编译通过，Opencv3.1.0，C++ opencv c++ Retinex 图像增强
基于Retinex理论改进的低照度图像增强算法
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针对光照不均匀、光线暗等环境导致图像采集单元采集到的图像视觉效果差、噪声大等问题，本文提出一种基于视网膜和皮层(Retinex)理论改进的低照度图像增强算法去恢复图像原有的视觉特征。将低照度图像从红、绿、蓝(RGB)空间转换到色调、饱和度、亮度(HSV)空间，在HSV空间的V通道去对低照度图像进行处理，这样能够避免图像三基色比例关系被破坏；采用改进的多尺度Retinex (MSR)算法估计光照分量
基于Retinex理论的图像去雾增强算法研究1
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摘要随着图像处理和计算机视觉技术的发展，越来越多的户外视觉系统投入到应用中，但是，现有的计算机视觉系统对环境非常敏感。雾天条件下，由于大气粒子的散射作用，使水平
基于单尺度Retinex算法的非线性图像增强算法
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基于Retinex改进的夜间图像增强算法
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在图像增强技术中，现有的夜间图像增强算法在对夜间图像进行处理时，总是伴随着处理后图像存在暗区亮度过 度增强和噪声放大的现象。因此，提出一种基于 Retinex 改进的夜间图像增强算法，该方法通过将图像转换到 HSV 空间对 V 通道图像进行导向滤波获得亮度分量图像，并对传统的颜色恢复函数进行改进，从而解决了传统夜间图像增强过程中造 成的暗区过度增强、噪声放大、实时性差的问题。实验结果证明，改进的夜
基于Retinex理论的图像去雾算法研究，数字信号处理实验，源码和报告
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基于Retinex的图像去雾算法_retinex_RETINEX去雾_
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这是我整理的基于Retinex的图像去雾算法，不是很完美，仅供参考。
retinex理论的图像去雾算法研究
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该算法是基于retinex理论的，在图像去雾上取得了很好的成果，基本和何凯明的暗通道去雾算法相媲美
基于matlab的Retinex图像增强算法仿真+代码仿真操作视频
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2.内容：基于matlab的Retinex图像增强算法仿真+代码仿真操作视频 3.用处：用于Retinex图像增强算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的...
基于多尺度Retinex算法的光干涉条纹图像增强
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基于全变分Retinex及梯度域的雾天图像增强算法
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为提高雾天图像增强的对比度并保持颜色恒常性，提出了基于全变分 Retinex 及梯度域的雾天图像增强算法。首先，采用高斯—赛德尔 GS（Gauss-Seidel）迭代算法对基于 Retinex 的全变分能量泛函数进行求解，从而有效地保持颜色恒常性；其次，采用相对梯度与绝对梯度相结合的方式拉伸雾天图像较亮处的梯度， 在全变分Retinex理论下重建增强后的雾天图像，并将该增强算法应用到彩色图像；最后
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liufhsh06375073
2012-11-30
文档很不错，值得学习。
lisonxin
2012-09-06
文章还是不错的,可惜格式转为PDF就会更方便一点
chiefhe
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