Retinex理论在彩色图像增强、图像去雾、彩色图像恢复方面拥有很好的效果，下面介绍一下我对该算法的理解。
Retinex理论
Retinex理论始于Land和McCann于20世纪60年代作出的一系列贡献,其基本思想是人感知到某点的颜色和亮度并不仅仅取决于该点进入人眼的绝对光线，还和其周围的颜色和亮度有关。Retinex这个词是由视网膜(Retina)和大脑皮层(Cortex)两个词组合构成的
原创
2021-07-06 16:22:35
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利用matlab对图像进行增强处理.doc 郑州轻工业学院课程设计任务书题目利用MATLAB对图像进行增强处理专业、班级电子信息工程07级学号姓名主要内容、基本要求、主要参考资料等：主要内容：在图像形成、传输或变换的过程中，由于受到一些客观因素的影响，会使图像产生失真，如图像对比度降低和图像模糊等等。因此需要利用图像增强技术改善这种情况。寻找一幅灰度分布不均的原始图像，在MATLAB环境下对图像进
文章目录一、图像增强介绍二、灰度变换增强1、获取图像灰度直方图2、通过调整灰度值来增强图像三、直方图增强1、彩色RGB图像直方图显示2、直方图均衡化3、直方图近似化四、图像的统计特性五、空域滤波1、线性平均滤波2、卷积3、二维中值滤波4、顺序统计滤波5、自适应滤波六、频域滤波1、低通滤波(1)、理想低通滤波器(2)、Butterworth低通滤波器2、高通滤波(1)、Butterworth高通滤
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2024-05-06 23:33:52
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单尺度SSR(Single Scale Retinex)图像S(x,y)S(x,y)S(x,y)分解为两个不同的图像：反射图像R(x,y
原创
2023-04-12 09:24:30
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什么是图像增强？图像增强，解决数据有限的问题。图像增强是一种通过在数据集中人工扩大训练数据集大小的技术。图像增强包括一系列技术，这些技术可以增强训练图像的大小和质量，从而可以用它们训练更好的深度学习模型。1. 数据集探索数据集有训练集、测试集和验证集三个部分。在这里，训练集和测试集有三类图像，验证集有一个图像列表进行测试。base_dir = os.path.join("/kaggle/input
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2024-03-23 20:46:14
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图像增强方面我共研究了Retinex、暗通道去雾、ACE等算法。其实，它们都是共通的。甚至可以说，Retinex和暗通道去雾就是同一个算法的两个不同视角，而ACE算法又是将Retinex和灰度世界等白平衡理论相结合的产物。下面将依次讨论，每个算法写一个心得，欢迎拍砖。 今天先写Retinex。Retinex理论认为，人眼
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2024-03-08 21:22:35
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文章目录Retinex理论单尺度Retinex算法实现流程多尺度MSR（Multi Scale Retinex）尺度的选择 最近在做糖尿病眼视网膜血管提取，发现用Retinex图像增强算法对原图像进行处理可以得到较好的效果。便对Retinex算法进行了详细梳理。 Retinex理论Retinex理论使于Land和McCann于20世纪60年代做出的一些列贡献，其基本思想是人感知到某点的颜色和亮
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2024-05-04 10:17:34
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1.摘要本文提出了一种基于保留细节的对抗学习的红外和可见光图像融合的端到端模型。它能够克服传统融合方法中基于活动级别测量和融合规则的手动和复杂设计的局限性。考虑到红外和可见光图像的特定信息，我们设计了两个损失函数，包括细节损失和目标边缘增强损失，以提高细节信息的质量并锐化红外目标的边缘，这在生成对抗网络的框架下实现。2.引言FusionGAN也是这篇文章作者之前的工作，但是FusionGAN仅仅是
什么是图像增强？图像增强，一个解决数据有限的问题。图像增强是一种通过在数据集中创建修改多个版本的图像来人工扩大训练数据集大小的技术。图像增强包括一系列技术，这些技术可以增强训练图像的大小和质量，从而可以用它们建立更好的深度学习模型。部署 Tensorflow 环境先决条件Linux, macOS, Windows Linux，macOS，WindowsPython ≥ 3.7
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2024-04-05 15:26:22
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论文题目： ROBUST INTERNAL EXEMPLAR-BASED IMAGE ENHANCEMENT1 摘要
图像增强的目的是修改图像，以实现更好的人类视觉系统感知或更合适的表示来进一步分析。根据给定输入图像的不同属性，任务也会有所不同，如噪声去除、去模糊、分辨率增强、缺失像素的预测等。后两种方法通常被称为图像超分辨率和图像补全。存在着低质量输入图像分辨率不足、区域缺失的复杂情况。在本文中
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2024-06-15 12:56:06
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**图像清晰度评价（C#）** 在空域中，图像领域对比度即为相邻像素间的灰度特征的像素差。在频域中，图像频域分量，对焦清晰的图像高频分量多，对焦模糊的图像低频分量多。 图像清晰评价通常使用三种算法：Tenengrad梯度方法、Laplacian梯度方法和方差方法。 本例通过OpenCVSharp实现 Tenengrad梯度方法 Tenengrad利用Sobel算子分别计算水平和垂直方向的梯度，同一
数字图像处理之彩色图像处理（一）在MATLAB中彩色图像的表示（1）RGB图像（2）索引图像（3）处理RGB图像和索引图像的函数（二）彩色空间之间的转换（1）NTSC彩色空间（2）YCbCr彩色空间（3）HSV彩色空间（4）CMY和CMYK彩色空间（5）HSI彩色空间（6）独立于设备的彩色空间（三）彩色图像处理的基础知识（四）彩色变换（五）彩色图像的空间滤波（1）平滑处理（2）锐化处理（六）直接
抱歉大佬，把你的博客全copy过来了。。 图像增强方面我共研究了Retinex、暗通道去雾、ACE等算法。其实，它们都是共通的。甚至可以说，Retinex和暗通道去雾就是同一个算法的两个不同视角，而ACE算法又是将Retinex和灰度世界等白平衡理论相结合的产物。下面将依次讨论，每个算法写一个心得，欢迎拍砖。 今天先写Retinex。Retinex理
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2023-11-29 14:52:36
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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也是由两个单词合成的一个词语，他们分别是retina 和cortex，即：视网膜和皮层。Land的retinex模式是建立在以下三个假设之上的：（1）真实世界是无颜色的，我们所
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2024-08-09 11:39:59
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matlab数字图像处理之图像增强
图像处理基本目的之一是改善图像质量，而改善图像最常用的技术是图像增强的目的是为了改善图像的视觉效果，使图像更加清晰，便于人和计算机对图像进一步的分析和处理
图像质量的基本含义是指人们对一幅图像视觉感受的评价。图像增强的目的就是为了改善图像显示的主观视觉质量。图像质量包含两方面的内容，一是图像的逼真度，即被评价图像与原标准图像的偏离程度;二是图像的可懂度，指图像能
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2024-05-11 11:33:21
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数字图像处理中常用的数据结构有矩阵、链表、拓扑结构和关系结构 图像的数据结构用于目标表示和表述 1.3.1 矩阵 矩阵用于描述图像，可以表示黑白图像、灰度图像和彩色图像。 矩阵中的一个元素表示图像的一个像素 矩阵描述黑白图像时，矩阵中的元素取值只有0和1两个值，一次黑白图像又叫做二值图像或二进制图像 矩阵描述灰度图像时，矩阵中的元素有一个量化的灰度级描述，灰度级通常为8位，即0~255之间的整数，
【论文介绍】首次将半监督学习方法用于低光图像增强。【题目】：From Fidelity to Perceptual Quality: A Semi-Supervised Approach for Low-Light Image Enhancement
【DOI】：10.1109/CVPR42600.2020.00313
【会议】：2020-CVPR
【作者】：Wenhan Yang(香港城市大
一、简介mark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1RJUUNtYXRsYWI=,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center)HR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1RJUUNtYXRsYWI=,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center)
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2021-11-08 11:27:22
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Retinex图像增强算法一、Retinex理论二、Retinex理论的理解三、Retinex理论应用一、Retinex理论
原创
2019-07-02 15:05:37
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稀疏基的讨论已经持续了近一个月了，这次讨论多尺度几何分析。但由于下面讨论的这些变换主要面向图像，而本人现在主要关注于一维信号处理，所以就不对这些变换深入讨论了，这里仅从众参考文献中摘抄整理一些相关内容作为自己的一个备忘录，概念也许并不一定理解的准确，若以后杀入图像处理领域再行好好揣摩研究。一、从小波分析到多尺度几何分析  
