原以为是MSHighlanderC奥迪Q5之类的matlab完结,y)进行高斯模糊而取得

     
在此之前在自家的 带色彩恢复生机的多尺度视网膜增强算法(MS宝马X5CENCORE)的法则、完成及选拔 一文中早已相比较详细的叙述了Multiscale
Retinex的基本原理和使用,这里就不再做过多的证实。为发挥方便,照旧贴出当中央的持筹握算原理:

                   
原始图像                                             MS酷路泽CLX570增强的成效    
                                   NASA的Retinex增强结果

   
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大家在贴一些该算法处理的结果。

  
在那之中β=46,α=125为涉世参数,然则最终本身的辨析以为β不或许取那样大,取1测验标明效果勉强能够。

   
 MS卡宴(最大条件为300,尺度数为3)增强图像        
  MS奥迪Q5C中华V(最大原则为300,尺度数为3,Dynamic=2)增强图像
  MS安德拉CRAV4(最大规格为300,尺度数为6,Dynamic=2)增强图像

 
 http://files.cnblogs.com/Imageshop/Frankle_Mccann_Retinex.zip

  孰好孰坏给位本人去钻探吧。

 
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最终把拍卖的数量从对数域转换来[0,255]范围内(那里须要使用exp函数哦)。

  第③种,也是最简单想到的便是,直接线性量化,即选择下式实行拍卖:

                
可牛影像                                                
光影魔术手

 

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  很久没有写博客了,其实也尚无江郎才尽的感觉,便是啊没有想写的激动。以往写也无从前那么认真了,感觉正是像计流水账一样。算了,记账就记账吧。

   
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小说地址:http://www.doc88.com/p-993974139685.html

       MSRCRSCR                    
       MSRCPSCR    
                   MSRHSV

            Min = Mean

                 
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      MSMuranoCKugaSC大切诺基      –        
 使用Color Restoration + Simplest Color Balance算法量化获得的结果

 
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        original                    
      MSRCRGIMP                            
   MSRCRStandard

   
注意到一点,如同在量化的时候从不哪个人会将 Log[R(x,y)]进行Exp函数的演算而一向获取奥迪Q5(x,y),至于为啥,笔者无能为力提交鲜明的答案。

   
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  散文中建议了改进方式如下:

   
(4)一般的话Dynamic取值2-3里面能获取相比明显的增高功效,即能博取很自然过渡效果,又能保险图像的清晰度适度增进。

                     
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关于达成代码,提供GIMP的contrast-retinex.c的下载链接(要像完全看懂个中的保有代码的情趣很拮据,可是要提取个中的算法部分就不那么复杂了)。

 
 贴出一段相比粗糙的贯彻该函数的matlab代码:

         MSRCRSCR                  
         MSRCPSCR    
                   MSRHSV  

    (1)
须要对原有图像实行各样尺度的高斯模糊,获得模糊后的图像Li(x,y),其中型小型标i表示原则数。

   
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  作者本人做了5种算法的相比,分别是:

   
同样,提供个编写翻译好的公文给有趣味斟酌该算法的朋友看看效果:

 

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 继续贴图做相比较:

 
 别的,该算法对偏色图像也有早晚的修正能力,比如下图。

  第多种,正是GIMP的Retinex算法,那几个可详见 带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法(MSRubiconC奇骏)的法则、达成及应用 一文的讲述。

  式中: I(x,y)代表被阅览或照相机接收到的图像信号;L(x,y)代表环境光的映照分量
;凯雷德(x,y)表示指引图像细节音信的目的物体的反射分量 。

      Retinex in
Matlab

  第三种,实在上述作品中关系的Simplest
Color
Balance(我简写为SCRAV4)方式,那种方法的处理类似于Photoshop中的自动色阶,他把数量依照一定的百分比去除最小和最大的一部分,然后中间的一部分重新线性量化到0和255以内。

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       Log[R(x,y)] =
Log[I(x,y)]-Log[L(x,y)];                
     (2-2)

   
 经过测试申明,那一个算法对于我们在例行光照下水墨画的肖像的拍卖有出人意料的效益,能够生出类似HD昂Cora的意义,贴出如下:

      MS哈弗C汉兰达Standard  -    依照《A
Multiscale Retinex ….  the Human Observation of
Scenes》一文写的算法,其中G=30,B=-6,β=1,α=125

 公海赌船网址 37

function Test()
    clear all
    rgb=imread('c:\222.jpg');%需要处理的图片
    m=size(rgb,1);
    n=size(rgb,2);
    rr=zeros(m,n);
    gg=zeros(m,n);
    bb=zeros(m,n);
    for i=1:m
        for j=1:n
            rr(i,j)=logm(double(rgb(i,j,1))+eps);
            gg(i,j)=logm(double(rgb(i,j,2))+eps);
            bb(i,j)=logm(double(rgb(i,j,3))+eps);
        end
    end
    rr=rr/max(max(rr(:)));
    gg=gg/max(max(gg(:)));
    bb=bb/max(max(bb(:)));
    rrr= retinex_frankle_mccann(rr, 4);
    ggg= retinex_frankle_mccann(gg, 4);
    bbb= retinex_frankle_mccann(bb, 4);
    for i=1:m
        for j=1:n
            rrr(i,j)=round(exp(rrr(i,j)*5.54));
            ggg(i,j)=round(exp(ggg(i,j)*5.54));
            bbb(i,j)=round(exp(bbb(i,j)*5.54));
        end
    end
    rgb=cat(3,uint8(rrr),uint8(ggg),uint8(bbb));
    rgb=max(min(rgb,255),0);
    imshow(rgb);
end

function [ Retinex ] = retinex_frankle_mccann( L, nIterations )
    global RR IP OP NP Maximum
    RR = L;
    Maximum = max(L(:));                                 % maximum color value in the image
    [nrows, ncols] = size(L);
    shift = 2^(fix(log2(min(nrows, ncols)))-1);          % initial shift
    OP = Maximum*ones(nrows, ncols);                     % initialize Old Product
    while (abs(shift) >= 1)
        for i = 1:nIterations
            CompareWith(0, shift);                         % horizontal step
            CompareWith(shift, 0);                         % vertical step
        end
        shift = -shift/2;                                 % update the shift
    end
    Retinex = NP;
end

function CompareWith(s_row, s_col)
    global RR IP OP NP Maximum
    IP = OP;
    if (s_row + s_col > 0)
        IP((s_row+1):end, (s_col+1):end) = OP(1:(end-s_row), 1:(end-s_col)) + ...
            RR((s_row+1):end, (s_col+1):end) - RR(1:(end-s_row), 1:(end-s_col));
    else
        IP(1:(end+s_row), 1:(end+s_col)) = OP((1-s_row):end, (1-s_col):end) + ...
            RR(1:(end+s_row),1:(end+s_col)) - RR((1-s_row):end, (1-s_col):end);
    end
    IP(IP > Maximum) = Maximum;                          % The Reset operation
    NP = (IP + OP)/2;                                    % average with the previous Old Product
    OP = NP;                                             % get ready for the next comparison
end

        original                    
    MSRCRGIMP                              
    MSRCRStandard

   
为了拿走更好的功力,人们又开发出所谓的多尺度视网膜增强算法(MSEvoque,
Multi-Scale
Retinex),最为经典的就是3规格的,大、中、小,既能完结图像动态范围的滑坡,又能保持色感的一致性较好。同单尺度比较,该算法有在总结Log[R(x,y)]的值时步骤有所不相同:

   
首先,算法的输入需若是[0,1]界定的浮点数,并且是按对数分布的,那个平凡须求将[0,255]按对数格局量化到[0,1]范围内。

  近日重新看了弹指间IPOL网站,有一篇近年来发布的小说,名字便是Multiscale
Retinex,感觉温馨对那几个曾经主导通晓了,但依然进入看了看,也有一对收获,于是抽空把他们有点整理了下,原始小说及其配套代码详见:http://www.ipol.im/pub/art/2014/107/

  • Dynamic * Var;
        (3)  对Log[R(x,y)]的每三个值Value,进行线性映射: 

        根据色彩恒常性的图像去雾技术

        MS汉兰达CPSCEnclave      –        
 使用Intensity数据 + Simplest Color Balance算法量化获得的结果

   
 其他的步子和单尺度的尚未区分。

 ***************************小编:
laviewpbt   时间: 贰零壹贰.4.18    联系QQ:  33184777
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  那种艺术,由于Retinex数据处理后的高动态本性,数据分布很广,会出现严重的两极化现象,一般难以拿到满意的结果。

*** ***  
 为此,钻探者又开发出一种名叫带色彩苏醒的多尺度视网膜增强算法(MS翼虎CRubicon,Multi-Scale
Retinex with Color Restoration) ,具体斟酌的历程详见 <A Multiscale
Retinex for Bridging the Gap Between Color Images and the Human
Observation of
Scenes>那篇杂谈,那里要说的是,我认为随想里的法门不起任何作用,并且论文里为了这些又引入了太多的可调参数,增添了算法的错综复杂,不便于自动化完成。

公海赌船网址,   
关于FM奥迪Q5算法的原理呢,作者眨眼间间也讲不清,那里稍微对算法的一对经过举行简易的介绍吧。

        
  MSRCRSCR                        MSRCPSCR    
                   MSRHSV

  公海赌船网址 38 
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 一般情形下,能够认为FM奥迪Q3算法唯有迭代次数贰个参数。由上海体育场面可知,迭代次数越小,图像的相比度越小,连读越亮,动态压缩范围越小。迭代次数越大,图像的对待度越强烈。从直方图上看,迭代次数小时,直方图汇聚集在一块儿,随着迭代次数等充实,直方图渐渐分布到全部动态范围内。
当迭代次数越发大时,图像会和原始图像很相近。

 

   
 正是通过如此不难的处理,实践注脚能够获得分外好的功能,上面贴出一些拍卖后的效应。

                     
         原图                                                          
                   处理后

公海赌船网址 41 公海赌船网址 42 公海赌船网址 43

   
  由上述三幅图的法力得出的定论:

   
近期,在当代生文学和心理学的启示下,U.S.物艺术学家Pagani等人规划出了Retinex(视网膜皮层)模型,并在适合人眼的颜料恒常性理论前提下,提出了根据Retinex的图像增强算法。这种算法建立的底蕴是假诺人眼感知目的的亮度和颜色由环境光照和对象表面包车型客车反射光照决定,保持目的的颜色恒常性主要正是预计环境光照,并删除环境光照的形象。那样就赢得了准确的对象颜色和亮度消息。由于Retinex算法具有高动态范围减小、高色彩保真度和出色的一些细节增强等特色,引起了多量的国外专家的兴趣。为准确推断亮度分量,选用总括路径常见有一维和二维的分别。早期,帕加尼提议选拔随机路径,并对路线所经过的像素举办添加总结亮度,那种艺术的缺点在于当前像素点的亮度和随机路径上的像素亮度有关和其领域周围的像素亮度大致非亲非故,使得增强后的图像出现亮度不总是的现象。随后出现了三种迭代分段线性路径,即McCann99
Retinex 和Frankle-McCann
Retinex,比较随机路径的Retinex而言,他们的升高作用较好。不过,他们的贰头缺陷在于总结复杂度相比较高,且迭代次数的取舍对增加效用的影响主要。二〇〇四年,Ciurea和Funt宣布了全自动采纳迭代次数的舆论后,这一难点才足以缓解。
Chrysler分析了一维路径采纳的败笔,提出了二维路径的挑选格局,即着力/环绕Retinex算法。那种方法下,当前像素点周围领域内像素亮度值作为计量依照,且Jobson等人谨慎的验证了高斯卷积函数满意基本/环绕函数供给…………………………………….(以下便是SSKuga\MSR\MSRCR…等等)。

  还有一种艺术,正是大家清楚HD锐界的长河吧,他也是将高动态的数额量化到图像的可视范围,因而能够直接将那类算法应用与这一个题材上。作者也做了试验,效果就好像一般。

     一 、输入:
原始图像数据I(x,y),尺度(也正是所谓的混淆的半径)

     
那些本人实际是说不清楚了,给多少个链接我们温馨看看啊:

        original                    
      MSRCRGIMP                            
   MSRCRStandard

 
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          公海赌船网址 50

 
  (2)利用类似下述公式总计各通道的Min和马克斯值。

   
  公海赌船网址 51  公海赌船网址 52  公海赌船网址 53

      MSPAJEROHSV      -    对HSV空间的V分量举办(用的SC福特Explorer量化)Retinex处理并回到SportageGB空间后的结果

   
上述照片均运用最大规格为300,尺度数为3,Dynamic=2时的机能。

   
 从历史的顺序上讲,本篇应该置身MS昂科拉CENVISION从前的,只是出于现行反革命差不多杂谈都以讲述的MS索罗德C本田CR-V,由此笔者也是先读书MSKoleosCQX56的。

  
对于部分本来图像HUE较为合理的图,假设用经典的MS揽胜C宝马X3算法,会造成处理后的图简单偏色,上述随想提议了对图像的Intensity数据进行Retinex处理,然后再把数量根据原有的大切诺基GB的比重映射到各种通道,那样就能在保存原始颜色分布的根基上提升图像,文章中称其为MS君越CP。

 
  公海赌船网址 54

   
 公海赌船网址 55  公海赌船网址 56

  由于中华V是对数域的输出,要转换为数字图像,必须将她们量化为[0,255]的数字图像范畴,关于这么些量化的算法,有那极为主要的含义,他的上下直接控制了最后输出的图像的人头。

               
 可牛印象                                                
 光影魔术手

      相关小说可知:带色彩恢复生机的多尺度视视网膜增强算法(MSCR-VC奥迪Q5)的法则、实现及应用。

  在用第两种或第两种办法处理时,最好还亟需有个Color
Restoration的经过,因为一旦直接对MSXC60处理的结果开始展览量化,获得的图像往往全体偏灰度,那是由于原有的彩色值经过log处理后的数额范围就比较小了,那样各通道之间的差异也相当小,而从此的线性量化比log曲线要平滑很多,因而总体就丧失了花花绿绿。

 
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 公海赌船网址 60 
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      MS讴歌ZDXCRGIMP    -    Gimp内嵌的Retinex增强算法

       
(2)对于MS汉兰达CTucson,尺度数对结果的形象不是特别大,但是随着标准化数的扩张,算法耗时会线性增添,由此,一般标准数取3就相比较合适了。

                     
 原图                                                迭代三遍          
                                     迭代十一回

  算法效果测试:http://files.cnblogs.com/Imageshop/Retinex%E7%BB%BC%E5%90%88.rar

       
 由以上三幅图的功力得出的定论:

                     
           原图                                                        
                    处理后

  他们的效果相比较如下:

  公海赌船网址 62 
 公海赌船网址 63  公海赌船网址 64

      据悉心境物农学评价和偏爱映射的高动态范围图像的颜色映射算子的安排

  个中G和b为涉世参数。

                     
   原图                                  
经过Retinex(尺度为10)增强后的图像            
 经过Retinex(尺度为300)增强后的图像

   
由以上描述可知,Frankle-McCann Retinex采纳了一维路径寻找办法猜度亮度,而MSHavalC瑞虎是二维的,后者则越是复杂。

公海赌船网址 65 公海赌船网址 66 公海赌船网址 67

    Multi-Scale
Retinex for Color Image
Enhancement

   
 今日,无意中找寻一些Retinex资料,搜索到一篇文章《Retinex in
matlab》,原以为是MS昂CoraC宝马X3之类的matlab落成,结果仔细一看,和MSLANDCRAV4算法的讲述完全分化。于是找了一些素材,对Retinex的野史有了越发询问,以下复制一些诗歌中的文书档案以供表达:

          公海赌船网址 68

           
I(x,y)=L(x,y)*R(x,y)                            (2-1)

   
然后依照下图所示的路径对各种点的数目进行比较、想乘、复位和平均操作。

    公海赌船网址 69

              (2)
依据2-2式的持筹握算办法总括出 Log[R(x,y)]的值。

     
大家依然把日子放在算法效果的简易分析上。

  近日,结合上述小说中建议的片段进度,有4种办法展开处理:

   
 在上述的两幅测试图像中,越发是第叁幅,大家看来鲜明的偏色效果,那便是SS奥迪Q3和MSPRADO普遍都设有的难题。给一段相比经典的杂谈中的原话供大家参考:

   
同样,提供个编写翻译好的文书给有趣味商量该算法的爱侣看看效果:

公海赌船网址 70 公海赌船网址 71 公海赌船网址 72

     
MSRAV4(最大口径为300,尺度数为3)增强图像        
 MSLacrosseCQashqai(最大标准为300,尺度数为3,Dynamic=2)增强图像
  MS福特ExplorerC奇骏(最大条件为300,尺度数为6,Dynamic=2)增强图像

   
 可知,对部分偏暗的图像的抓牢效能照旧很强烈。

 

   
(3)Dynamic取值越小,图像的对待度越强。

    
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关于去雾效果,大家在来和美图秀秀、可牛影象、光影魔术手等现有的软件做个简单的相比较:

****************************作者:
laviewpbt   时间: 二〇一六.6.26    联系QQ:  1664462947
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  那个算法的编码随想的附带代码里已经有了很好的事例了,其实就是很不难的办事,要求的恋人自身去参考。

   
 因而那个算法的细路就很简短了,具体步骤如下:

          公海赌船网址 77

   
(1)分别计算出 Log[R(x,y)]中君越/G/B各通道数据的均值Mean和均方差Var(注意是均方差)。

  上式中,I为原始输入图像,F是滤波函数,一般为高斯函数,N为规范的数额,W为每一个尺度的权重,一般都为1/N,
奥迪Q5表示在对数域的图像的出口。

    效果测试:

      
  公海赌船网址 78    

       
(1)MSXC60C奥迪Q7效果要比MS奥迪Q5好很多,基本消除了色偏。

  第三种,正是在经典的MSEscortC普拉多小说《A
Multiscale Retinex for Bridging the Gap Between Color Images and the
Human Observation of Scenes》中建议的Canonical Gain/Offset
算法。总括公式如下:

  公海赌船网址 79 
  公海赌船网址 80

                     
 原图                                                 MSEnclaveC安德拉            
                                    美图秀秀 

 
  http://files.cnblogs.com/Imageshop/Retinex.zip

      The general
effect of retinex processing on images with regional or global
gray-world violations is a “graying out” of the image, either globally
or in specific regions. This desaturation of color can, in some cases, be
severe (see Fig. 4, middle). More rarely, the gray-world violations
can simply produce an unexpected color distortion (see Fig. 4,top
left).

   
量化的章程实际有为数不少种,而以此点子在十分的大的水平上对拍卖的职能有所决定性的影响。于今作者没来看有哪一篇杂文对这一块讲的很精通,也不知道他们的那多少个结果是怎样赢得的,一种最简单易行的方法正是总括出Log[R(x,y)]的最大值马克斯和微小值Min,然后对每八个值Value,举行线性量化,公式为:

   
可以看得出,算法一点也不细略,在那之中央的事物依旧在于高斯模糊的落实。关于高斯模糊,网上有无数飞快优化的篇章参考,具体的参照代码或者很少有好人提供的。

   
依照Retinex理论,人眼感知物体的亮度取决于环境的照明和物体表面对照射光的反射,其数学表明式为:

     贰 、处理:(1)
总结原始图像按钦赐尺度举办模糊后的图像 L(x,y);

   
关于何人是哪个人非,为防止不需求的口舌之争,那里还是提交给位看管去辨别吧。

 
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     原图                                    
 经过SS奥德赛(尺度为300)增强后的图像            
 经过MSEvoque(最大标准为300,尺度数为3)增强后的图像

   
将(2-1)式两边取对数,则可抛开入射光的性质得到物体的本来风貌,即有关系式

 

   
关于Rentinex,在共享两篇相比经典的英文随想:

 ***************************笔者:
laviewpbt   时间: 二〇一三.4.17    联系QQ:  33184777
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           if (R(x,y)
> 255)  R(x,y) =255; else if (R(x,y) < 0) R(x,y)=0;

               
 MS奇骏C大切诺基(Dynamic=1)增强图像                          
 MS牧马人C路虎极光(Dynamic=2)增强图像                        
 MSPAJEROC君越(Dynamic=5)增强图像

  
 SS安德拉和MS帕杰罗在最大条件相同的时候哪个人好哪个人坏笔者还真讲不清。

   
Retinex那几个词是由视网膜(Retina)和大脑皮层(Cortex)
七个词组合构成的。Retinex理论首要涵盖了多个方面包车型地铁内容:物体的颜料是由物体对长波、
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相对值控制的;物体的情调不受光照 非均匀性的影响,具有一致性
。 

            R(x,y) = (
Value – Min ) / (Max – Min) * (255-0)                          
(2-3)

 

 
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关于NASA对Retinex技术的使用,能够参考:http://dragon.larc.nasa.gov/retinex/

   
NASA的处理功用要比自个儿这里的MS索罗德CTiggo好有的,那当然无可厚非,人家是何等单位呀。

   
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对地点的理论的进展3个归纳的注明吧。把那些技能运用到图像处理上,正是本着我们今后早就获得的一副图像数据I(x,y),总结出相应的兰德XC90(x,y),则帕杰罗(x,y)认为是增长后的图像,未来的重点是什么样收获L(X,Y)。Retinex理论的倡导者提出那些L(x,y)能够通过对图像数据I(x,y)实行高斯模糊而收获,很多杂文中都列出了那些核心/围绕函数以及须要归一化的K值,搞的不可胜数新手都不亮堂是何许了,其实就是叁个模糊而已。从实质上行使的角度来说,也足以用均值模糊来顶替高斯模糊。

            Max = Mean

   
从自家当下的领悟来看,GIMP的contrast-retinex.c文件里选取的算法很好,效果也很好。他直接从量化的不二法门上动手,引入了均值和均方差的定义,再添加1个控制图像动态的参数来促成无色偏的调剂过程,简要描述如下。

 
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           R(x,y) = (
Value – Min ) / (Max – Min) * (255-0)
,同时要专注扩张1个溢出判断,即:

                     
 原图                                  
经过Retinex(尺度为10)增强后的图像                
经过Retinex(尺度为300)增强后的图像

   
由上述几组相片,能够看到,Retinex在图像去雾、宇宙航行空图、军事学图像、老照片等图像的拍卖上效益至极扎眼。

                     
  原图                                    
 经过SSSportage(尺度为300)增强后的图像              
经过MS凯雷德(最大口径为300,尺度数为3)增强后的图像

               
MSLacrosseCSportage(Dynamic=1)增强图像                          
 MSLANDC卡宴(Dynamic=2)增强图像                            
 MS中华VC大切诺基(Dynamic=5)增强图像

  • Dynamic * Var;  

              (3)
将 Log[R(x,y)]量化为0到255限量的像素值,作为最终的输出。

     (2)
 对每一个尺度下展开添加总结  Log[R(x,y)] =  Log[R(x,y)] + Weight(i)*
( Log[Ii(x,y)]-Log[Li(x,y)]);
 在这之中Weight(i)表示各类尺度对应的权重,须求各尺度权重之和必须为1,经典的取值为等权重。

   
以上算法所达成的进程一般倍称作为SS奥迪Q5(Single Scale
Retinex,单尺度视视网膜增强);

   
 retinex算法的效果对于部分好端端的图像处理后的成效并不佳,大家能够认为他正是为那多少个在外场条件不理想的景况下水墨画的图像增强而布置的,特其余,对于航空拍片的雾天图片,工学上的成像图片等成像条件恶劣的图有很显著的机能,再列出一些照片处理成效。

   
 关于最大条件,个人建议取值以超过100为佳。

   
随想中说,尺度取值较小时, 能够较好地成功动态范围的压缩,暗区域的细节约财富得到较好地拉长,但输出颜色易失真;取值较大时,色感一致性较好。
作者倒是没见到尺度小有怎么着便宜。

   
http://files.cnblogs.com/Imageshop/contrast-retinex.rar

                     
原图                                             MSOdysseyC汉兰达                  
                                 美图秀秀 

 
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    A Multiscale
Retinex for Bridging the Gap Between Color Images and the Human
Observation of
Scenes

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