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retinex增強演算法

發布時間:2022-06-23 13:40:11

『壹』 數字圖像處理:如果圖像灰度不均勻,如何求得最佳分割效果

1.自適應Gamma矯正法
2.移動平均法
3.Retinex增強法
4.局部閾值分割法
······
很明顯師大光信的

『貳』 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;


『叄』 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

『肆』 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。

『伍』 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。

『陸』 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

『柒』 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)

『捌』 opencv圖像增強不會寫調用 大家幫忙寫個調用,我實在不懂這個。。謝啦!

MultiScaleRetinexCR(cvLoadimage("lena.jpg"), 3, *w, *si, 3, 3, 3, 3)
舉了個例子,圖像可以換成別的,數字也自己改
*w是指向你自己設置的權重向量的指針,*si是指向另一個sigma向量的指針,也是你自己設置的。兩個向量的元素都是double型的,長度是你填的第一個數字+1(這里是4)

『玖』 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。

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