基于Retinex算法图像增强的MATLAB实现
本文档主要介绍了基于Retinex算法的图像增强技术的MATLAB实现。文章简介了数字图像文件格式，包括BMP、GIF、JPEG、ICO、HDF、PNG、TIFF和DICOM等格式。然后，文章介绍了图像处理的基础知识，包括图像数据类型、数据类型转换、文件信息读取、读取图像、显示图像、保存图像等。
在图像处理基础知识的基础上，文章介绍了Retinex算法的简介和实现。Retinex算法是一种建立在科理论基础上的图像增强技术，旨在提高图像的亮度和对比度。文章详细介绍了Retinex算法的实现过程，包括亮度变换、阈值变换、空间滤波等步骤。
以下是文章中介绍的知识点：
1. 数字图像文件格式
* BMP文件：Windows操作系统中的标准图像文件格式
* GIF文件：基于LZW算法的连续色调的无损压缩格式
* JPEG文件：有损压缩格式
* ICO文件：Windows的图标文件格式
* HDF文件：层次型数据格式
* PNG文件：常用于JAVA程序、网页和S60中
* TIFF文件：主要用来存储包括照片和艺术图在内的文件格式
* DICOM文件：数字影像和通信标准
2. 图像处理基础知识
* 图像数据类型
+ double类型：图像处理最常用的数据类型，也是matlab中的默认数据类型
+ Unit8类型：常用于从存储设备中读取数据时，操作不能使结果超出[0,255]
+ Unit16类型：用于精度较高的图像中
+ Logical类型：常用于二值图像中
* 数据类型转换
+ im2unit8、im2unit16、im2double、im2bw等函数
* 文件信息读取
+ imfinfo函数：读取所有格式（除DICOM）的信息
* 读取图像
+ imread函数：将图像读入matlab环境
* 显示图像
+ imshow函数：在matlab桌面上显示图像
* 保存图像
+ imwrite函数：将图像写入磁盘
3. Retinex算法简介和实现
* 亮度变换
+ imadjust函数：对灰度图像进行亮度变换
* 对数和对比度的拉伸变换
+ 对数变换：通过c*log(1+double(f))实现
* 阈值变换
+ 表达式：g=1./(1+(m./(double(f)+eps)).^E)
* 空间滤波
+ imfilter函数：实现线性空间滤波
本文档详细介绍了基于Retinex算法的图像增强技术的MATLAB实现，涵盖了数字图像文件格式、图像处理基础知识和Retinex算法的简介和实现。
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