㈠ retinex比1296的好嗎
retinex好一點。
Retinex是一種常用的建立在科學實驗和科學分析基礎上的圖像增強方法,它是Edwin.H.Land於1963年提出的。就跟Matlab是由Matrix和Laboratory合成的一樣,Retinex也是由兩個單詞合成的一個詞語,他們分別是retina和cortex,即視網膜和皮層。
Land的retinex模式是建立在以下三個假設之上的,真實世界是無顏色的,我們所感知的顏色是光與物質的相互作用的結果。我們見到的水是無色的,但是水膜—肥皂膜卻是顯現五彩繽紛,那是薄膜表面光干涉的結果。每一顏色區域由給定波長的紅,綠,藍三原色構成的,三原色決定了每個單位區域的顏色。Retinex理論的基礎理論是物體的顏色是由物體對長波(紅色),中波(綠色),短波(藍色)光線的反射能力來決定的,而不是由反射光強度的絕對值來決定的,物體的色彩不受光照非均勻性的影響,具有一致性,即retinex是以色感一致性(顏色恆常性)為基礎的。
㈡ 請高手幫忙看下,matlab中為什麼顯示的彩色圖像全白
你再加上歸一化去除加性分量試試
㈢ ssr怎麼求
根據之前對retinex演算法的原理分析,我們可以得到:r=s-l=logS-logL,其中原始圖像為S(x, y),反射圖像為R(x, y),亮度圖像為L(x, y),下面我直接貼下SSR的公式部分:
在 SSR 演算法中,參數 c 的選擇直接影響圖像增強的效果:c 越小,SSR 的動態壓縮能力越強,圖像陰暗部分的細節得到更好的增強,但是由於平均對比度范圍較小,結果會產生顏色失真;c 越大,SSR 的顏色保真度越高,但是動態壓縮能力會減弱。通常 SSR 是在動態范圍壓縮和色感一致性之間尋找平衡點。
㈣ 有誰matlab寫過基於自適應濾波的Retinex圖像增強演算法
根據最後一個公式計算w(x,y), 實際上就是計算梯度水平(水平和垂直方向兩個方向綜合)
I = imread('test3.jpg'); %讀入圖象
subplot(121);imshow(I);
I = double(rgb2gray(I));
[m,n]=size(I);
H1 = [-1 -2 -1
0 0 0
1 2 1];
H2 = [-1 0 1
-2 0 2
-1 0 1];
w0 = (abs(conv2(I,double(H1),'same')) + abs(conv2(I,double(H1),'same')))/2+ones(m,n);
subplot(122);imshow(uint8(w0));
w = 1./w0;
㈤ 同態濾波與基於retinex理論的去霧有什麼區別
同態濾波簡介: 同態濾波是把頻率過濾和灰度變換結合起來的一種圖像處理方法,它依靠圖像的照度/ 反射率模型作為頻域處理的基礎,利用壓縮亮度范圍和增強對比度來改善圖像的質量。使用這種方法可以使圖像處理符合人眼對於亮度響應的非線性特性
㈥ 低亮度圖片增強方法:基於多圖像融合的低亮度圖片增強演算法
這篇博客介紹兩篇基於多圖像融合的低亮度圖片增強演算法:
基於多圖像融合的低亮度質量評價演算法主要考慮融合多幅圖片來進行低亮度圖片的增強。
由Retinex理論:
其中 是亮度分量, 是RGB通道上的反射分量, 是待增強的分量。
首先,使用RGB通道上每個pixel的最大值最為亮度分量的一個估計值。
因為圖像的亮度分量一般是局部光滑的,所以文章中使用了形態學中的閉環操作來進一步估計亮度分量:
公式中除以255是為了將亮度分量限制到了[0,1],文章中選取了disk作為結構元素。
亮度分量通過guided filter來保持the shape of large contours:
是中心在 上的窗口。
multi_fusion融合了多幅增強的亮度分量:
最後,權重由以下公式表示:
文章中首先將各個亮度分量 通過Laplacian金字塔分解為多個尺度上特徵圖,將權重 使用高斯金字塔光滑過度的部分。
將第 金字塔層的圖像進行融合:
融合多個金字塔層的圖像:
其中 是上采樣操作。
最後增強的圖片由下式得到:
EFF考慮融合同一場景下不同曝光程度的圖片來增強低亮度圖片。
為了得到完美曝光的圖片,Exposure Fusion框架融合了不同曝光的圖片:
其中 是各個顏色通道上的不同曝光率下的圖片, 為對應的權重。
由之前基於相機響應模型的低亮度圖片增強演算法,我們可以得到同一場景下,不同曝光率的圖片間的轉換公式:
在這篇文章中,作者只考慮了兩種曝光率的圖片,第一種是低亮度下的圖片,另一種是低亮度下的圖片使用曝光增強後的圖片。
由於需要將曝光完好的像素賦予更大的權重,所以文章中使用圖片的亮度分量作為權重:
其中 用來調節增強的程度
對於亮度分量的求解可參考原文或是之前介紹基於相機響應模型的低亮度圖片增強演算法的博客。
與之前介紹基於相機響應模型的低亮度圖片增強演算法的博客中一致:
文章中首先排除了原圖中曝光較好的像素點:
其中 只包含了曝光不足的像素點。
的亮度部分定義為:
則對於曝光率增強後的亮度分量有:
將曝光不足的像素點轉化為曝光正常的像素點後,可以提供的信息應該變大,所以,這里使用了圖片墒最大化來求解曝光比:
則由
可得到增強後的圖片。
https://xueyangfu.github.io/projects/sp2016.html
https://t.github.io/OpenCE/caip2017.html
㈦ retinex演算法如何用中那個高斯核取多大
上式中*代表卷積,G(x,y)代表高斯核,最後我們看到的圖像是對R(x,y)映射到[0,255]上的結果,一般取線性映射。
㈧ 本人畢業設計做的是基於Retinex演算法研究,急需SSR,MSR,Mccann的Matlab模擬代碼。要能運行的。
太多了太多了 只貼一個把
%Retinex的MSR實現圖像增強的代碼,可運行,
f=imread('c.jpg');
fr=f(:, :, 1); fg=f(:, :, 2); fb=f(:, :,
3);%RGB通道
mr=mat2gray(im2double(fr)); mg=mat2gray(im2double(fg));
mb=mat2gray(im2double(fb));%數據類型歸一化
alf1=1458;
%定義標准差alf=a^2/2 a=54
n=161;%定義模板大小
n1=floor((n+1)/2);%計算中心
for i=1:n
for j=1:n
b(i,j)
=exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(4*alf1))/(pi*alf1); %高斯函數
end
end
nr1
= imfilter(mr,b,'conv', 'replicate');ng1 = imfilter(mg,b,'conv',
'replicate');nb1 = imfilter(mb,b,'conv', 'replicate');%卷積濾波
ur1=log(nr1);
ug1=log(ng1);
ub1=log(nb1);
tr1=log(mr);tg1=log(mg);tb1=log(mb);
yr1=(tr1-ur1)/3;yg1=(tg1-ug1)/3;yb1=(tb1-ub1)/3;
alf2=53.38;
%定義標准差alf=a^2/2 a=10.3325
x=31;%定義模板大小
x1=floor((n+1)/2);%計算中心
for
i=1:n
for j=1:n
a(i,j)
=exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(4*alf2))/(6*pi*alf2); %高斯函數
end
end
nr2 = imfilter(mr,a,'conv', 'replicate');ng2 = imfilter(mg,a,'conv',
'replicate');nb2 = imfilter(mb,a,'conv', 'replicate');%卷積濾波
ur2=log(nr2);
ug2=log(ng2);
ub2=log(nb2);
tr2=log(mr);tg2=log(mg);tb2=log(mb);
yr2=(tr2-ur2)/3;yg2=(tg2-ug2)/3;yb2=(tb2-ub2)/3;
alf3=13944.5;
%定義標准差alf=a^2/2 a=167
l=501;%定義模板大小
l1=floor((n+1)/2);%計算中心
for
i=1:n
for j=1:n
e(i,j)
=exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(4*alf3))/(4*pi*alf3); %高斯函數
end
end
nr3 = imfilter(mr,e,'conv', 'replicate');ng3 = imfilter(mg,e,'conv',
'replicate');nb3 = imfilter(mb,e,'conv', 'replicate');%卷積濾波
ur3=log(nr3);
ug3=log(ng3);
ub3=log(nb3);
tr3=log(mr);tg3=log(mg);tb3=log(mb);
yr3=(tr3-ur3)/3;yg3=(tg3-ug3)/3;yb3=(tb3-ub3)/3;
dr=yr1+yr2+yr3;dg=yg1+yg2+yg3;db=yb1+yb2+yb3;
cr=im2uint8(dr); cg=im2uint8(dg); cb=im2uint8(db);
z=cat(3, cr, cg,
cb);
figure, imshow(z)
㈨ 計算機視覺中對低能見度圖像的處理方法有哪些
去沙塵用濾波,另外可以用降低基礎層的對比度來增強圖像細節的可視性,當然也可以做圖像增強,或者偽HDR。
retinex原理,主要是分基礎層和細節層,能夠分別操控,得到你想要的,至於應用,我覺得retinex就是一個工具啊,看你怎麼用吧。
可以一起討論!
㈩ retinex演算法為什麼不能處理地址
前一段時間研究了一下圖像增強演算法,發現Retinex理論在彩色圖像增強、圖像去霧、彩色圖像恢復方面擁有很好的效果,下面介紹一下我對該演算法的理解。
Retinex理論
Retinex理論始於Land和McCann於20世紀60年代作出的一系列貢獻,其基本思想是人感知到某點的顏色和亮度並不僅僅取決於該點進入人眼的絕對光線,還和其周圍的顏色和亮度有關。Retinex這個詞是由視網膜(Retina)和大腦皮層(Cortex)兩個片語合構成的.Land之所以設計這個詞,是為了表明他不清楚視覺系統的特性究竟取決於此兩個生理結構中的哪一個,抑或是與兩者都有關系。
Land的Retinex模型是建立在以下的基礎之上的:
一、真實世界是無顏色的,我們所感知的顏色是光與物質的相互作用的結果。我們見到的水是無色的,但是水膜—肥皂膜卻是顯現五彩繽紛,那是薄膜表面光干涉的結果;
二、每一顏色區域由給定波長的紅、綠、藍三原色構成的;
三、三原色決定了每個單位區域的顏色。
Retinex 理論的基本內容是物體的顏色是由物體對長波(紅)、中波(綠)和短波(藍)光線的反射能力決定的,而不是由反射光強度的絕對值決定的;物體的色彩不受光照非均性的影響,具有一致性,即Retinex理論是以色感一致性(顏色恆常性)為基礎的。如下圖所示,觀察者所看到的物體的圖像S是由物體表面對入射光L反射得到的,反射率R由物體本身決定,不受入射光L變化。