Retinex基于单尺度Retinex算法的图像增强
针对经典多尺度Retinex算法在低照度下产生光晕、过增强、细节丢失等问题,提出了依据频率划分尺度的Retinex增强算法。改进后的算法将图像转换到频域分别对图像进行低通、带通、高通滤波后得到三幅图像
为提高雾天图像增强的对比度并保持颜色恒常性,提出了基于全变分 Retinex 及梯度域的雾天图像增强算法。首先,采用高斯—赛德尔 GS(Gauss-Seidel)迭代算法对基于 Retinex 的全变
一种基于全局和局部光照估计的Retinex图像增强算法,通过分析全局和局部特征量减小图像增强时图像的失真
煤矿的安全监控技术一直是煤矿开采过程中重要的一部分,煤矿井下视频监控 是保证煤矿安全的重要手段,而监控图像的质量 直接决定监控的有效性。然而,目前受煤矿井下粉尘和低照度等条件的影响,煤矿视频图像的增强
该课题是基于MATLAB平台的图像去雾处理,配备一个人机交互GUI界面,可以选择全局直方图均衡化,Retinex算法,同态滤波,通过对比处理前后的图像的直方图,而直方图是一副图像各灰度值在0-256的
提出一种消除阶梯效应与增强细节的变分Retinex红外图像增强新算法。将高斯曲率正则项应用到变分Retinex模型的构建中,采用一阶微分对模型添加细节增强约束项,实现细节信息的自适应增强。结合邻域差分
雾天的大气退化图像具有对比度低、景物不清晰的特点,给交通系统及户外视觉系统的应用带来严重的影响。因此,雾天低对比度图像的清晰化研究有着重要的意义。图像的清晰化方法具体可分为图像增强和图像恢复两种,本文
这是效率很高的retinex方法用MATLAB代码实现分享给大家
Retinex算法解决光照不均问题的MATLAB代码实现,可直接运行出结果,有注释。(另外,代码最后的注释部分为利用顶帽变换方法处理光照不均问题。在本人处理的实际问题中,顶帽变换算法不理想,但Reti
