HSI空间亮度信息的多尺度Retinex图像增强研究

提出了一种基于自适应惯性权重的多目标粒子群优化算法AWMOPSO，采用新的适应值分配机制，在搜索过程中根据粒子的适应值对粒子进行分类，动态调整粒子的惯性权重以控制粒子的开发和探索能力。用外部精英集保存

Color Image Enhancement using Multi Scale Retinex with Color Restoration(MSRCR) Code Reference: http

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Edwin.H.Land于1963年提出的。就跟Matlab是由Matrix和Laboratory合成的一样，Retinex

针对传统 Retinex 算法处理红外图像存在光晕伪影和细节增强不足的缺点,本文提出一种消除光晕和细节增强的 Multi-scale Retinex(MSR)红外图像增强算法。首先,以局部方差和局部复

基于多尺度Retinex的自适应图像增强方法学习图像增强的论文

针对部分遥感图像和高光谱图像中存在的对比度不足、整体偏暗等问题,提出了一种基于多尺度Retinex(MSR)和混沌小生境粒子群优化(NCPSO)的非下采样Contourlet变换(NSCT)域图像增强

《数字图像处理高级应用》中的代码，注意是单尺度的Retinex呦~

一种基于Retinex模型和多尺度融合的低光照图像增强方法，同时提供了matlab代码和paper下载。该方法能够有效地提高低光照下图像的亮度和对比度，并且保留图像的自然感觉。具体方法的实现过程详见p

这里边有单尺度，多尺度等等的Retinex的Matlab程序，挺好用的

针对带颜色恢复的多尺度Retinex算法在最后输出的图像上存有重叠的问题,提出了一种改进的子频带分解的Retinex算法,该算法不仅能增强亮点中的细节,也能增强在阴影中的细节。由于RGB这三种颜色之间