图像处理_Retinex图像增强 单尺度SSR (Single Scale Retinex) 图像S(x,y)分解为两个不同的图像：反射图像R(x,y),入射图像L(x,y) 图像可以看做是入射图像和反射图像构成...多尺度MSR (Multi-Scale Retinex) MSR是在SSR基础上发展来的，优点是可以同时保持图像高保真度与对图像的动态范围进行压缩的同时，MSR也可实现色彩增强、颜色恒常性、局部动态范围压缩...w2=w3=\frac13 缺点:边缘锐化不足，阴影边界突兀，部分颜色发生扭曲，纹理不清晰，高光区域细节没有得到明显改善，对高光区域敏感度小 带颜色恢复的MSR方法MSRCR (Multi-Scale Retinex
utm_source=tuicool http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/9502053 Retinex理论 Retinex理论始于Land和...Retinex这个词是由视网膜(Retina)和大脑皮层(Cortex)两个词组合构成的.Land之所以设计这个词，是为了表明他不清楚视觉系统的特性究竟取决于此两个生理结构中的哪一个，抑或是与两者都有关系...Land的Retinex模型是建立在以下的基础之上的： 一、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。...Retinex 理论的基本内容是物体的颜色是由物体对长波（红）、中波（绿）和短波（蓝）光线的反射能力决定的，而不是由反射光强度的绝对值决定的；物体的色彩不受光照非均性的影响，具有一致性，即Retinex...本来想把下面的代码改成opencv版本的，但是不太会把读出来的mat里面数据改成BYTE*里面，在主函数里面写的一点都注释了 // Retinex.cpp : Defines the entry point
像早期的尝试一样，单尺度的Retinex (SSR)通过高斯滤波约束光照贴图平滑。多尺度的Retinex (MSRCR)扩展了SSR的多尺度高斯滤波器和颜色恢复。...2、弱光增强的视黄素网经典的Retinex理论模拟了人类的颜色感知。假设观测图像可以分解为反射率和光照两个分量。...在Retinex理论的基础上，设计了一种深度Retinex，共同进行反射率照度分解和微光增强。网络由分解、调整和重构三个步骤组成。...在Retinex理论的基础上，设计了一种深度Retinex网，共同进行反射率照度分解和微光增强。网络由分解、调整和重构三个步骤组成。...如图7所示，使用Retinex-Net可以更好地保留细节，而LIME和JED则模糊了边缘。
Retinex 理论认为物体的颜色是由物体对长波、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绝对值决定的，即物体的色彩不受光照非均性的影响，具有一致性。...根据 Retinex 理论，它会将一幅给定的图像 S(x,y) 分解成两幅不同的图像：反射物体图像R(x,y)和入射光图像 L(x,y)。可以表示为： ? 其原理如下所示： ?...Retinex理论就是通过图像S得到物体的反射性质R。所以实际上Retinex方法去除了入射光 L的性质最终得到了物体原本该有的样子。...Retinex图像增强处理步骤如下： 利用取对数的方法将照射光分量和反射光分量分离： ?...SSR算法： SSR (Singal Scale Retinex)，即单尺度视网膜算法是 Retinex 算法中最基础的一个算法。
Retinex 理论 Retinex 这个词由 Retina 和 Cortex 两个单词组成。...在 Retinex 理论中，人眼得到的图像数据取决于入射光和物体表面对入射光的反射。...SSR 算法 SSR (Singal Scale Retinex)，即单尺度视网膜算法是 Retinex 算法中最基础的一个算法。...SSR : Single Scale Retinex SSR - DIV : Single Scale Retin e t ( Z = X/Y ) SSR - LOG : Single Scale Retinex...(logZ = logX – logY) MSR : Multi - Scale Retinex MSRCR : Multi - Scale Retinex with Color Restoration
2.1 单尺度Retinex 单尺度Retinex算法是Retinex算法的基本操作，它通过对图像进行高斯模糊处理和对数运算来得到增强后的图像。...2.2 多尺度Retinex 多尺度Retinex是在单尺度Retinex的基础上进一步改进的算法，它通过对不同尺度下的图像进行单尺度Retinex增强，并将结果累加求平均得到最终的增强图像。...调用single_scale_retinex函数计算单尺度Retinex，并将结果累加到retinex数组中 retinex = retinex / len(sigma_list) #...retinex += single_scale_retinex(img, sigma)：调用single_scale_retinex函数计算单尺度Retinex，并将结果累加到retinex数组中。...retinex = retinex / len(sigma_list)：将累加的Retinex结果除以sigma_list的长度，得到平均Retinex结果。
最近再次看了一下IPOL网站，有一篇最近发表的文章，名字就是Multiscale Retinex，感觉自己对这个已经基本了解了，但还是进去看了看，也有一些收获，于是抽空把他们稍微整理了下，原始文章及其配套代码详见...之前在我的 带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法（MSRCR）的原理、实现及应用 一文中已经较为详细的描述了Multiscale Retinex的基本原理和应用，这里就不再做过多的说明。...这种方式，由于Retinex数据处理后的高动态特性，数据分布很广，会出现严重的两极化现象，一般难以获得满意的结果。 ...第四种，就是GIMP的Retinex算法，这个可详见 带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法（MSRCR）的原理、实现及应用 一文的描述。 ...Retinex ....
http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50614332
今天，无意中找寻一些Retinex资料，搜索到一篇文章《Retinex in matlab》，原以为是MSRCR之类的matlab实现，结果仔细一看，和MSRCR算法的描述完全不同。...(视网膜皮层)模型，并在符合人眼的颜色恒常性理论前提下，提出了基于Retinex的图像增强算法。...随后出现了两种迭代分段线性路径，即McCann99 Retinex 和Frankle-McCann Retinex,相比随机路径的Retinex而言，他们的增强效果较好。...Land分析了一维路径选择的缺陷，提出了二维路径的选择方式，即中心/环绕Retinex算法。...(rr, 4); ggg= retinex_frankle_mccann(gg, 4); bbb= retinex_frankle_mccann(bb, 4); for i=1:
1.MSRCR算法原理 MSRCR是Multi-Scale Retinex with Color Restore的缩写。...其中Retinex 是1971年提出的色彩恒常理论，其基本内容是物体的颜色是由物体对长波（红）、中波（绿）和短波（蓝）光线的反射能力决定的，而不是由反射光强度的绝对值决定的；物体的色彩不受光照非均性的影响...，具有一致性，即Retinex理论是以色感一致性（颜色恒常性）为基础的。...(img, (0, 0), sigma)) return retinex def multiScaleRetinex(img, sigma_list): retinex = np.zeros_like...(img) for sigma in sigma_list: retinex += singleScaleRetinex(img, sigma) retinex = retinex
Equalization(ACE) and its Fast Implementation》提出的，这实际上也是《快速ACE算法及其在图像拼接中的应用》这篇论文中使用的ACE算法，这个算法主要是基于Retinex...既有明亮的区域又有阴影区域，为了使细节清晰，需要满足以下几点： （1）对动态范围具有一定的压缩能力 （2）对亮暗区域的细节有一定的显示能力 （3）在满足(1)，(2)的条件下不破坏图像的清晰度 Rizzi等人根据Retinex
介绍 这是第一篇将CNN与Retinex理论结合起来的论文，提出了一个多尺度Retinex卷积网络，端到端的实现低光照图像增强，属于有监督学习，即输入为一张暗的图像，输出为亮图。...本文的最大创新点在于其认为多尺度的Retinex理论等价于一个不同高斯卷积核组成的反馈卷积神经网络，可以写成如下形式： ?...illumination estimation/ Low-light image enhancement via illumination map estimation/A multi-scale retinex...总结 总的来说，这篇论文将Retinex理论运用到CNN中，想法上比较创新，但网络结构中高斯差分卷积跟普通的卷积有什么区别没有说明，以及两个特征做差，感觉挺奇怪的，对比的方法中有两篇也比较老，文中还提到因为感受野的问题
2、Retinex算法论文链接-Github链接2.1 Retinex算法简介 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，它是由Edwin.H....Retinex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...img_retinex[:, :, i]) - np.min(img_retinex[:, :, i])) \ * 255 img_retinex...上图展示了Retinex算法在一些真实数据上面的效果。...上面第一张展示了Retinex-Net算法在一些室内和室外场景下和其它不同增强算法的比较结果，第一列表示原始的输入图片，最后一列表示使用Retinex-Net增强之后的结果。
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 ?...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...关于NASA对Retinex技术的应用，可以参考：http://dragon.larc.nasa.gov/retinex/ 关于去雾效果，我们在来和美图秀秀、可牛影像、光影魔术手等现有的软件做个简单的比较...关于Rentinex,在共享两篇比较经典的英文论文： Multi-Scale Retinex for Color Image Enhancement A Multiscale Retinex for
Get the contours, Contours with RETR_LIST 图像增强-白平衡等 image_enhancement.py 简单白平衡 灰度世界算法 直方图均衡化 视网膜-大脑皮层(Retinex...)增强算法 Single Scale Retinex Multi Scale Retinex Multi Scale Retinex With Color Restoration 自动白平衡 AWB 自动色彩均衡
值得一提的是，模型第一阶段的Decomposition步骤采用的是传统方法，而后面介绍的Retinex-Net使用CNN实现了。...Deep Retinex Decomposition for Low-Light Enhancement 2018 BMVC 这篇文章是我前后读过许多遍，比较值得介绍。...受Retinex理论的启发，它采用了两阶段式的先分解后增强的步骤，完全采用CNN实现。...Naturalness preserved nonuniform illumination estimation for image enhancement based on retinex....Deep Retinex Decomposition for Low-Light Enhancement. BMVC, (61772043).
Progressive Retinex: Mutually Reinforced Illumination-Noise Perception Network for Low Light Image Enhancement...(ACMMM2019) 基于Retinex的低光照图像增强包含对比度增强和噪声抑制两个任务，并存在一定的耦合关系，若忽略两者之间的关系可能会导致过度/欠平滑的结果。...为了解决这一问题，本文提出了一种改进的Retinex框架，其中，低光照图像的噪声和亮度以一种互相增强的方式感知，来实现基于retinex的图像增强。
为了解决上述问题，本文基于信息熵理论和Retinex模型，提出了第一篇基于深度学习的完全自监督做图像增强的论文，本文提出的网络不用成对的数据集，只需要低光照图像（甚至只要一张低光照图像），训练时间为分钟级...基于最大熵的Retinex模型，其理论来源如下，根据Retinex理论，图像可以分解成反射和照度部分，即 ? 根据贝叶斯公式，可得： ?...因此，可以得到以下基于最大熵的Retinex模型，用变分法或FFT来求解需要大量迭代比较耗时，为了实时对图像增强，作者将其作为损失函数，用深度学习来求解该问题。 ?
A Generative Diffusion Model 本文重新思考低光图像增强任务，并提出一种基于物理可解释性和生成扩散模型的低光图像增强方法，称为Diff-Retinex。...因此，Diff-Retinex将低光图像增强问题转化为Retinex分解和条件图像生成问题。...在Retinex分解中，将Transformer中的注意力优越性与精心设计的Retinex Transformer分解网络（TDN）相结合，将图像分解为照明和反射图。...然后，设计多路径生成扩散网络来重建正常光照的Retinex概率分布，并分别解决这些组成部分的各种退化问题，包括暗照明、噪声、颜色偏差、场景内容丢失等等。...由于生成扩散模型，Diff-Retinex能够实现低光细节的恢复。在现实低光数据集上进行广泛实验，定性和定量证明所提方法有效性、优越性和泛化性。
这段时间在研究Retinex 技术，看例程代码时翻到了GIMP的源代码，结果却找到了一种简单而又快速的高斯模糊的实现方式。...这种高斯模糊的实现同GIMP内嵌的高斯模糊算法也有所不同，并且速度上还有一定的优势，具体的代码可以参考GIMP下的contrast-retinex.c里面的代码。...不过使用Retinex里的高斯模糊的代码会有一个小问题，就是多次模糊会发现图像像素整体向右下角或某个方向偏移，这个问题的解决很简单，有朋友遇到的时候在来问问，这里先卖个关子。
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