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应用背景
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,我们所感知的颜色是光与物质的相互作用的结果。我们见到的水是无色的,但是水膜—肥皂膜却是显现五彩缤纷,那是薄膜表面光干涉的结果。
(2)每一颜色区域由给定波长的红、绿、蓝三原色构成的;
(3)三原色决定了每个单位区域的颜色。
Retinex理论的基础理论是物体的颜色是由物体对长波(红色)、中波(绿色)、短波(蓝色)光线的反射能力来决定的,而不是由反射光强度的绝对值来决定的,物体的色彩不受光照非均匀性的影响,具有一致性,即retinex是以色感一致性(颜色恒常性)为基础的。不同于传统的线性、非线性的只能增强图像某一类特征的方法,Retinex可以在动态范围压缩、边缘增强和颜色恒常三个方面打到平衡,因此可以对各种不同类型的图像进行自适应的增强。
关键技术
McCann Retinex 算法是McCann和Frankle一起提出的一种Retinex算法,该算法是一种基于多重迭代策略的Retinex算法,单个点的像素值取决于一条特定路径的环绕的结果,经过多次迭代逼近理想值。通过比较螺旋式路径上的各像素点的灰度值来估计和去除图像的照度分量。
该算法估测图像经过以下几个步骤:
1. 将原图像变换到对数域 ,彩色图像对各通道都进行对数变换;
matlab
retinex
模型
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