基于matlab的图像去雾算法详细讲解与实现-附matlab实现源代码.pdf
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2022-05-19
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1 Rentinex理论
Retinex（视网膜“Retina”和大脑皮层“Cortex”的缩写）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（埃德温•兰德）
于1971年提出的一种被称为的色彩的理论，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：反射物体图像R(x,y)和入射光图像L(x,y)，其原理示意图如图所示。
图-1 Retinex理论示意图
对于观察图像S中的每个点(x,y)，用公式可以表示为：
S(x,y)=R(x,y)×L(x,y) （）
实际上，Retinex理论就是通过图像S来得到物体的反射性质R，也就是去除
了入射光L的性质从而得到物体原本该有的样子。
2 基于Retinex理论的图像增强的基本步骤
步骤一: 利用取对数的方法将照射光分量和反射光分量分离，即：
S＇(x, y)=r(x, y)+l(x, y)=log(R(x, y))+log(L(x, y))；
步骤二：用高斯模板对原图像做卷积，即相当于对原图像做低通滤波，得到低通
滤波后的图像D(x,y)，F（x, y）表示高斯滤波函数：
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)=S＇(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。
3 多尺度Retinex算法
D Jobson 等人提出了多尺度 Retinex 算法，多尺度算法的基本公式是：
R
i
(x, y)
W
n
log
I
i
(x, y)
log
F
n
(x, y) I
i
(x, y)
n1
N
（
其中，
R
是Retinex的输出，
i R,G, B
表示3个颜色谱带，
F (x, y)
是
i
x,y）
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资源评论
m0_691820982024-04-24这个资源总结的也太全面了吧，内容详实，对我帮助很大。- hjijingzijimogon2023-07-04简直是宝藏资源，实用价值很高，支持！
