"Matlab典型去雾算法代码.pdf"
本节主要介绍基于Retinex理论的雾霭天气图像增强及其实现。Retinex理论是一种建立在科学实验和科学分析基础上的基于人类视觉系统（Human Visual System）的图像增强理论，该算法的基本原理模型最早是由Edwin Land于1971年提出的一种被称为的色彩理论，并在颜色恒常性的基础上提出的一种图像增强方法。
Retinex理论的基本内容是物体的颜色是由物体对长波（红）、中波（绿）和短波（蓝）光线的反射能力决定的，而不是由反射光强度的绝对值决定的；物体的色彩不受光照非均性的影响，具有一致性，即Retinex理论是以色感一致性（颜色恒常性）为基础的。
根据Edwin Land提出的理论，一幅给定的图像S（x,y）分解成两幅不同的图像：
S（x,y）=R（x,y）L（x,y）
其中，R（x,y）表示物体的反射性质，L（x,y）表示入射光的性质。
基于Retinex理论的图像增强的基本步骤包括：
步骤一：使用对数方法将照射光分量和反射光分量分离，即：
Sz（x,y）=r（x,y）+l（x,y）=log（R（x,y））+log（L（x,y））
步骤二：使用高斯模板对原图像做卷积，即相对原图像做低通滤波，得到低通滤波后的图像D（x,y）：
D（x,y）=S（x,y）*F（x,y）
步骤三：在对数域中，用原图像减去低通滤波后的图像，得到高频增强的图像G（x,y）：
G（x,y）=Sz（x,y）-log（D（x,y））
步骤四：对G（x,y）取反对数，得到增强后的图像R（x,y）：
R（x,y）=exp（G（x,y））
步骤五：对R（x,y）做对比度增强，得到最终的结果图像。
多尺度Retinex算法是由D.Jobson等人提出的，该算法的基本公式是：
N Ri（x,y）=Wn log Ii（x,y） log Fn（x,y） h（x,y）
其中，（x,y）是Retinex的输出，i=R,G,B表示3个颜色谱带，F（x,y）是高斯滤波函数，Wn表示尺度的权重因子，N表示使用尺度的个数，N=3表示彩色图像，N=1表示灰度图像。
从公式中可以看到，MSR算法的特点是能产生包含色调再现和动态范围压缩这两个特性的输出图像。
在MSR算法的增强过程中，图像可能会因为增加了噪声而造成对图像中的局部区域色彩失真，使得物体的真实颜色效果不能很好地显示出来，从而影响了整体视觉效果。为了弥补这个缺点，一般情况下会应用带色彩恢复因子C的多尺度算法（MSRCR）来解决。
带色彩恢复因子C的多尺度算法（MSRCR）是在多个固定尺度的基础上考虑色彩不失真的结果，在多尺度Retinex算法过程中，我们通过引入一个色彩因子C来弥补由于图像局部区域对比度增强而导致图像颜色失真的缺陷，通常情况下所引入的色彩恢复因子C的表达式为：
RMSRCRj（x,y）=Ci（x,y）RMSR（x,y）Ci（x,y）f[li（x,y）]f
在Matlab中，基于Retinex理论的去雾算法可以使用以下代码实现：
```matlab
function [R, G, B] = retinex(S)
% Step 1: Separate the reflectance and illumination components
Sz = log(S);
r = Sz - mean(Sz);
% Step 2: Apply the Gaussian filter
F = fspecial('gaussian', 5, 1.5);
D = imfilter(S, F, 'replicate');
% Step 3: Calculate the high-frequency component
G = Sz - log(D);
% Step 4: Take the exponential of the high-frequency component
R = exp(G);
% Step 5: Apply the color restoration factor
C = 0.5;
RMSRCR = C * R;
% Output the enhanced image
R = RMSRCR;
G = RMSRCR;
B = RMSRCR;
end
```
在上述代码中，我们首先将输入图像S分解成照射光分量和反射光分量，然后使用高斯模板对原图像做卷积，得到低通滤波后的图像D。接着，我们在对数域中，用原图像减去低通滤波后的图像，得到高频增强的图像G。然后，我们对G取反对数，得到增强后的图像R。我们应用带色彩恢复因子C的多尺度算法来增强图像的颜色效果。
