utm_source=tuicool http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/9502053 Retinex理论 Retinex理论始于Land和...Land的Retinex模型是建立在以下的基础之上的： 一、真实世界是无颜色的，我们所感知的颜色是光与物质的相互作用的结果。...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...(i=0;i<2;i++) { *(offsetdata+i)=0X80808080; } system( "cls" ); printf("******中心/环绕Retienx算法...(i=0;i<2;i++) { *(offsetdata+i)=0X80808080; } system( "cls" ); printf("******中心/环绕Retienx算法
也是上上周布置的作业，主要是比较不同 Retinex 算法实现的结果。同样也是需要自己看论文并实现算法，这点应该是选这门课最大的优点了，也是硕士需要掌握的基本技能。...Retinex 理论 Retinex 这个词由 Retina 和 Cortex 两个单词组成。...SSR 算法 SSR (Singal Scale Retinex)，即单尺度视网膜算法是 Retinex 算法中最基础的一个算法。...MSR 算法 MSR (Multi-Scale Retinex)，即多尺度视网膜算法是在 SSR 算法的基础上提出的，采用多个不同的 sigma 值，然后将最后得到的不同结果进行加权取值，公式如下所示：...MSRCR 算法 MSRCR 算法是一种改进 MSR 的算法，全称是 Multi-Scale Retinex with Color Restoration，即带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法。 ?
本文将详细介绍Retinex算法的原理，并给出了Python实现的示例代码和测试结果。 2....Retinex算法原理 Retinex算法是基于人眼视觉系统特性的图像增强算法，它通过对图像进行多尺度的处理来提高图像的亮度和颜色表现。...2.1 单尺度Retinex 单尺度Retinex算法是Retinex算法的基本操作，它通过对图像进行高斯模糊处理和对数运算来得到增强后的图像。...调用多尺度Retinex算法对图像进行增强，得到增强后的图像。 调用颜色恢复算法对图像进行颜色恢复，得到颜色恢复后的图像。 对增强后的图像进行亮度和颜色的调整，得到最终的增强图像。...return img_retinex：返回处理后的Retinex结果图像。 3. Retinex算法的Python实现 基于OpenCV和NumPy库，我们可以很方便地实现Retinex算法。
本节我们就来讨论重要的直方图均衡化算法，说它重要是因为以此为基础后续又衍生出了许多实用而有趣的算法。...但为了演示说明算法的原理，下面我将在Matlab中自行编码实现图像的直方图均衡。通过代码来演示这个算法显然更加直观，更加易懂。...当然，其实我还不得不感叹，如果仅仅是作为图像算法研究之用，Matlab确实非常好用。 首先读入图像，并将其转化为灰度图。然后提取图像的长和宽。...很多相关的研究文章都提出了更进一步的、适应性更强的彩色图像直方图均衡化算法。有兴趣的读者可以参阅相关文献以了解更多。 ?...，也就是限制对比度的自适应直方图均衡算法。
之前在我的 带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法（MSRCR）的原理、实现及应用 一文中已经较为详细的描述了Multiscale Retinex的基本原理和应用，这里就不再做过多的说明。...第四种，就是GIMP的Retinex算法，这个可详见 带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法（MSRCR）的原理、实现及应用 一文的描述。 ...对于一些原始图像HUE较为合理的图，如果用经典的MSRCR算法，会导致处理后的图容易偏色，上述论文提出了对图像的Intensity数据进行Retinex处理，然后再把数据根据原始的RGB的比例映射到每个通道...我自己做了5种算法的比较，分别是： MSRCRGIMP - Gimp内嵌的Retinex增强算法 MSRCRStandard - 按照《A Multiscale...算法效果测试：http://files.cnblogs.com/Imageshop/Retinex%E7%BB%BC%E5%90%88.rar ****************************作者
图像处理_Retinex图像增强 单尺度SSR (Single Scale Retinex) 图像S(x,y)分解为两个不同的图像：反射图像R(x,y),入射图像L(x,y) 图像可以看做是入射图像和反射图像构成...是输出图像,卷积运算，F(x, y)是中心环绕函数 F(x,y)=\lambda*e^{-\frac{x^2+y^2}{c^2}} 其中C是高斯环绕尺度，λ是一个尺度，满足∫∫F(x,y)dxdy=1 SSR算法中的卷积是对入射图像的计算...多尺度MSR (Multi-Scale Retinex) MSR是在SSR基础上发展来的，优点是可以同时保持图像高保真度与对图像的动态范围进行压缩的同时，MSR也可实现色彩增强、颜色恒常性、局部动态范围压缩...w2=w3=\frac13 缺点:边缘锐化不足，阴影边界突兀，部分颜色发生扭曲，纹理不清晰，高光区域细节没有得到明显改善，对高光区域敏感度小 带颜色恢复的MSR方法MSRCR (Multi-Scale Retinex...参数说明 Ii(x, y)表示第i个通道的图像 Ci表示第i个通道的彩色回复因子，用来调节3个通道颜色的比例； f(·)表示颜色空间的映射函数； β是增益常数； α是受控制的非线性强度； MSRCR算法利用彩色恢复因子
前言 这个算法是IPOL上一篇名为《Automatic Color Equalization(ACE) and its Fast Implementation》提出的，这实际上也是《快速ACE算法及其在图像拼接中的应用...》这篇论文中使用的ACE算法，这个算法主要是基于Retinex成像理论做的自动彩色均衡，我用C++ OpenCV实现了，来分享一下。...在满足(1)，(2)的条件下不破坏图像的清晰度 Rizzi等人根据Retinex理论提出自动色彩均衡算法，该算法考虑了图像中颜色和亮度的空间位置关系，进行局部的自适应滤波，实现具有局部和非线性特征的图像亮度...快速ACE算法实现 在查阅资料[参考2]的时候看到一个非常有趣的改进方法，可以让ACE算法速度更快，更利于实际应用。...关于论文中使用的快速ACE算法加速技巧比较复杂，有兴趣可以去看原论文。
构造了一种基于Retinex模型的深度学习图像分解算法。分解网络与连续的弱光增强网络进行端到端训练，因此该框架具有良好的光状态调节能力。我们提出了一种结构感知的全变差约束用于深度图像分解。...在Retinex理论的基础上，设计了一种深度Retinex，共同进行反射率照度分解和微光增强。网络由分解、调整和重构三个步骤组成。...在Retinex理论的基础上，设计了一种深度Retinex网，共同进行反射率照度分解和微光增强。网络由分解、调整和重构三个步骤组成。...为了分层调整光照，即在裁剪局部光照分布的同时保持全局光照的一致性，引入了多尺度拼接算法。...我们将我们的retinx-net与四种最先进的方法进行了比较，包括基于去雾的方法(DeHz)[5]、自然度保留增强算法(NPE)[23]、同时反射和光照估计算法(SRIE)[8]和基于光照图估计的方法(
Retinex 理论认为物体的颜色是由物体对长波、中波和短波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，即物体的色彩不受光照非均性的影响，具有一致性。...Retinex理论就是通过图像S得到物体的反射性质R。所以实际上Retinex方法去除了入射光 L的性质最终得到了物体原本该有的样子。...Retinex图像增强处理步骤如下： 利用取对数的方法将照射光分量和反射光分量分离： ?...SSR算法： SSR (Singal Scale Retinex)，即单尺度视网膜算法是 Retinex 算法中最基础的一个算法。...字符型)数据,比如可以用这样的对象,去存储RGB图像中的 Vec4b—表示每一个Vec4b对象中,可以存储4个字符型数据,可以用这样的类对象去存储—4通道RGB+Alpha的图 SSR算法实现
今天，无意中找寻一些Retinex资料，搜索到一篇文章《Retinex in matlab》，原以为是MSRCR之类的matlab实现，结果仔细一看，和MSRCR算法的描述完全不同。...(视网膜皮层)模型，并在符合人眼的颜色恒常性理论前提下，提出了基于Retinex的图像增强算法。...由于Retinex算法具有高动态范围压缩、高色彩保真度和良好的局部细节增强等特点，引起了大量的国外学者的兴趣。为准确估计亮度分量，选取计算路径常见有一维和二维的区别。...Land分析了一维路径选择的缺陷，提出了二维路径的选择方式，即中心/环绕Retinex算法。...关于FMR算法的原理呢，我一下子也讲不清，这里稍微对算法的一些过程进行简单的介绍吧。
采用成熟的MSRCR算法来实现。 1.MSRCR算法原理 MSRCR是Multi-Scale Retinex with Color Restore的缩写。...，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。...实验 其相关算法代码如下： def singleScaleRetinex(img, sigma): retinex = np.log10(img) - np.log10(cv2.GaussianBlur...(img, (0, 0), sigma)) return retinex def multiScaleRetinex(img, sigma_list): retinex = np.zeros_like...(img) for sigma in sigma_list: retinex += singleScaleRetinex(img, sigma) retinex = retinex
2、Retinex算法论文链接-Github链接2.1 Retinex算法简介 Retinex是一种常用的建立在科学实验和科学分析基础上的图像增强方法，它是由Edwin.H....上图展示了Retinex算法在一些真实数据上面的效果。...上面主要展示了该算法在一些文档上面的增强效果，第一行的5张图片表示的是原始的输入图片，第二行的5张图片表示的是使用Retinex算法增强之后的效果。...上面第一张展示了Retinex-Net算法在一些室内和室外场景下和其它不同增强算法的比较结果，第一列表示原始的输入图片，最后一列表示使用Retinex-Net增强之后的结果。...与其它的算法相比，Retinex-Net算法能够获得更清晰的增强效果，图像的细节更加丰富。
以上算法所实现的过程通常倍称作为SSR(Single Scale Retinex,单尺度视网膜增强）； 为了得到更好的效果，人们又开发出所谓的多尺度视网膜增强算法（MSR， Multi-Scale...为此，研究者又开发出一种称之为带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法（MSRCR,Multi-Scale Retinex with Color Restoration) ，具体讨论的过程详见 <A Multiscale...从我目前的了解来看，GIMP的contrast-retinex.c文件里使用的算法很好，效果也很好。...retinex算法的效果对于一些正常的图像处理后的效果并不佳，我们可以认为他就是为那些在外界环境不理想的状态下拍摄的图像增强而设计的，特别的，对于航拍的雾天图片，医学上的成像图片等成像条件恶劣的图有很明显的效果...同样，提供个编译好的文件给有兴趣研究该算法的朋友看看效果： http://files.cnblogs.com/Imageshop/Retinex.zip ?
这段时间在研究Retinex 技术，看例程代码时翻到了GIMP的源代码，结果却找到了一种简单而又快速的高斯模糊的实现方式。...这种高斯模糊的实现同GIMP内嵌的高斯模糊算法也有所不同，并且速度上还有一定的优势，具体的代码可以参考GIMP下的contrast-retinex.c里面的代码。...不过使用Retinex里的高斯模糊的代码会有一个小问题，就是多次模糊会发现图像像素整体向右下角或某个方向偏移，这个问题的解决很简单，有朋友遇到的时候在来问问，这里先卖个关子。...具体的算法论文可以再百度搜索 ： Recursive Implementation of the gaussian filter....c->b[3]*w2[n+3] ) / c->b[0])); } g_free (w1); g_free (w2); } 这段代码的优化还有很大的空间， 并且高斯模糊算法很容易并行化
Circles with HoughP Get the contours, Contours with RETR_LIST 图像增强-白平衡等 image_enhancement.py 简单白平衡 灰度世界算法...直方图均衡化 视网膜-大脑皮层(Retinex)增强算法 Single Scale Retinex Multi Scale Retinex Multi Scale Retinex With Color
直方图均衡化也叫作直方图均匀化，就是把给定图像的直方图分布变换成均匀分布的直方图，是较为常用的灰度增强算法。直方图均衡化概括起来包括以下三个主要步骤。 ●预处理。输入图像，计算该图像直方图。...3.Retinex增强处理 为了进行对比，采取了Retinex 图像增强算法来进行对比，该算法可以平衡图像灰度动态范围压缩、图像增强和图像颜色恒常三个指标，能够实现对含雾图像的自适应性增强。...因此，Retinex 增强处理通过对RGB图像的R、G、B三层通道分别应用Retinex算法进行处理，再整合到新的图像的方式来进行。...算法去雾处理对比 ?...以上就是今天介绍的三种不同图像去雾算法。其中，Retinex算法在使用时可针对图像对程序中定义的标准差与模板大小进行改动，以便于增强适用性，不同算法在不同照片中的效果也会有所不同。
传统标准直方图均衡算法：传统直方图均衡算法是通过图像灰度级的映射，在变换函数作用下，呈现出『相对均匀分布的输出图像灰度级』，『增强了图像的对比度』。...保持亮度的双直方图均衡算法：BBHE 实质是利用两个独立的子图像的『直方图等价性』。...分类：分数阶微分的图像增强 图像增强的分数阶微分算子构造 改进的分数阶微分算子增强图像 分类：基于 Retinex 理论的图像增强 Retinex 理论的基础是人类视觉系统的色彩恒常性，『人类视觉感知系统的色知觉存在先入为主的特性...经典的 Retinex 图像增强：单尺度 Retinex 算法（SSR）、多尺度 Retinex 算法（MSR）、带色彩恢复的多尺度 Retinex 算法（MSMCR） 改进的 Retinex 图像增强...分类：基于深度学习的图像增强算法 卷积神经网络图像增强算法 基于深度学习图像增强的改进算法 ---- 下面是 2022.09 月的知识图谱新增内容快照（图片被平台压缩不够清晰，可以加文章后面微信索要清晰原图
在增强弱光图像时，许多深度学习算法都是基于Retinex理论的，不过Retinex模型没有考虑隐藏在黑暗中或由点亮过程引入的损坏。...来自清华大学、维尔茨堡大学、苏黎世联邦理工学院的研究人员最近在ICCV 2023上发表了一篇新论文，制定了一个简单但原理性的单阶段Retinex-based框架（ORF）。...图1 Retinexformer 和之前基于Retinex理论的算法对比 目前所有的代码、模型、训练日志、十三个数据集（LOL-v1, LOL-v2-real, LOL-v2-synthetic, SID...传统感知算法大都基于视网膜理论（Retinex Theory），将一张自然图像解耦为照度图（Illumination）和反射图（Reflectance），并将反射图作为暗光增强后的图像。...该算法在十三个暗光增强榜单上达到了更好的定量和定性效果，同时在用户研究和黑夜目标检测任务上验证了我们算法的实用价值。
Progressive Retinex: Mutually Reinforced Illumination-Noise Perception Network for Low Light Image Enhancement...(ACMMM2019) 基于Retinex的低光照图像增强包含对比度增强和噪声抑制两个任务，并存在一定的耦合关系，若忽略两者之间的关系可能会导致过度/欠平滑的结果。...为了解决这一问题，本文提出了一种改进的Retinex框架，其中，低光照图像的噪声和亮度以一种互相增强的方式感知，来实现基于retinex的图像增强。...EEMEFN: Low-Light Image Enhancement via Edge-Enhanced Multi-Exposure Fusion Network (AAAI2020) 现有的低光照图像增强算法存在三个问题
本文为52CV粉丝cyh投稿，介绍了 ICCV 2023 上的新工作《Retinexformer: One-stage Retinex-based Transformer for Low-light...arxiv.org/abs/2303.06705 代码链接：https://github.com/caiyuanhao1998/Retinexformer 图1 Retinexformer 和之前基于Retinex...传统感知算法大都基于视网膜理论（Retinex Theory），将一张自然图像解耦为照度图（Illumination）和反射图（Reflectance），并将反射图作为暗光增强后的图像。...【2】我们推导了一个单阶段视网膜理论框架，名为 ORF（One-stage Retinex-based Framework），不需要繁复的训练和微调流程，只需要一个阶段端到端的训练即可。...【4】我们的算法在十三个暗光增强榜单上达到了更好的定量和定性效果，同时在用户研究和黑夜目标检测任务上验证了我们算法的实用价值。 2.
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