import cv2 import numpy as npimg = cv2.imread('路径图像', 1)cv2.imshow("src", img) # 彩色图像均衡化,需要分解通道 对每一个
opencv去雾处理,算法完善后,用Qt实现了一个简单的GUI应用程序
滤波器可变的Retinex雾天图像增强算法
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
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
用retinex算法实现图像的增强用C++实现效果不错
介绍一种消除光晕现象的快速Retinex图像增强算法,其效果可以与传统的Retinex方法不一样
《数字图像处理高级应用》中的代码,注意是单尺度的Retinex呦~
该方法增强效果明显,适用于灰度图和彩色图像,并能防止颜色失真,使灰度图和彩色图像达到较好的视觉效果。
煤矿井下视频监控图像具有整体偏暗、对比度低且带有很强的背景噪声等不足,将其清晰化对于矿井安全生产意义重大。基于改进的单尺度Retinex算法,利用双边滤波代替高斯滤波对光照进行估计,用于矿井彩色图像的
