SSR.rar_retinex_retinex算法去雾_ssr算法_去雾_图像去雾_多尺度retinex算法去雾资源-CSDN文库

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27 浏览量 2022-09-21 22:18:00 上传评论收藏 91KB RAR 举报

SSR（Single Scale Retinex）算法是一种基于Retinex理论的图像去雾技术，它在图像处理领域中被广泛用于提升图像的清晰度和视觉效果。Retinex理论是模拟人眼视觉机制的一种理论，它认为图像亮度是由反射光和环境光共同决定的。在雾天或雾霾环境中，由于大气散射的影响，图像会显得暗淡且对比度降低，Retinex算法和其衍生的SSR算法就是为了解决这一问题。 Retinex算法的核心思想是将图像分解为两个部分：反射光和环境光。反射光反映了物体本身的色彩和亮度，而环境光则是由于大气散射造成的全局光照。在去雾过程中，算法的目标是恢复出没有雾的反射光图像，从而提高图像的对比度和清晰度。 SSR算法是对原始Retinex算法的一种简化，它只使用单个尺度进行处理，降低了计算复杂性，同时也保留了去雾的基本效果。SSR算法通常包括以下几个步骤： 1. **预处理**：首先对输入的雾天图像进行简单的预处理，如直方图均衡化，以增强图像的整体对比度。 2. **亮度估计**：通过分析图像的局部亮度分布，估计出环境光强度。这是去雾的关键步骤，因为它直接影响到去雾结果的准确性。 3. **图像分解**：利用亮度估计值，应用Retinex模型来分离反射光和环境光。具体来说，假设图像I可以表示为反射光R和环境光L的乘积，即 I = R * L，目标是求解R。 4. **修复与融合**：通过一定的修复策略，如指数平滑或者非线性映射，处理图像的过曝和欠曝区域，然后将反射光图像R与原图像I进行融合，以得到去雾后的图像。在提供的压缩包文件中，"tokyo.jpg"是一个可能的雾天图像示例，而"SSR.m"是SSR算法的MATLAB实现代码。通过运行这个代码，我们可以对"tokyo.jpg"进行去雾处理，从而获得一个清晰度更高的版本。在实际应用中，SSR算法不仅限于MATLAB，也可以用其他编程语言如Python实现，并且可以与其他图像增强技术结合，以达到更好的去雾效果。 SSR算法是基于Retinex理论的一种实用去雾方法，它通过分解图像并恢复反射光，有效地提升了雾天图像的视觉质量。对于图像处理爱好者和专业人员来说，理解并掌握这种算法有助于改善图像在恶劣天气条件下的表现，广泛应用于摄影、监控、自动驾驶等领域。

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I=imread('tokyo.jpg'); R=I(:,:,1); [N1,M1]=size(R); R0 = double(R); Rlog = log(R0+1); Rfft2 = fft2(R0); sigma = 250; F = fspecial('gaussian', [N1,M1], sigma); Efft=fft2(double(F)); DR0 = Rfft2.* Efft; DR = ifft2(DR0); DRlog = log(DR +1); Rr = Rlog - DRlog; EXPRr = exp(Rr); MIN = min(min(EXPRr)); MAX = max(max(EXPRr)); EXPRr = (EXPRr - MIN)/(MAX - MIN); EXPRr = adapthisteq(EXPRr); G = I(:, :, 2); G0 = double(G); Glog = log(G0+1); Gfft2 = fft2(G0); DG0 = Gfft2.* Efft; DG = ifft2(DG0); DGlog = log(DG +1); Gg = Glog - DGlog; EXPGg = exp(Gg); MIN = min(min(EXPGg)); MAX = max(max(EXPGg)); EXPGg = (EXPGg - MIN)/(MAX - MIN); EXPGg = adapthisteq(EXPGg); B = I(:, :, 3); B0 = double(B); Blog = log(B0+1); Bfft2 = fft2(B0); DB0 = Bfft2.* Efft; DB = ifft2(DB0); DBlog = log(DB+1); Bb = Blog - DBlog; EXPBb = exp(Bb); MIN = min(min(EXPBb)); MAX = max(max(EXPBb)); EXPBb = (EXPBb - MIN)/(MAX - MIN); EXPBb = adapthisteq(EXPBb); result = cat(3, EXPRr, EXPGg, EXPBb); subplot(121), imshow(I);title('原图'); subplot(122), imshow(result);title('增强后');