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~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 本次分享的是基于多尺度视网膜增强图像去雾算法MSRMulti-Scale Retinex用matlab实现。有疑问或者想交流细节的QQ:3249726188 一、简述一下算法情况 Retinex理论主要包含了两个方面的内容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物体的色彩不受光照 非均匀性的影响,具有一致性 。 根据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达式为 I(x,y)L(x,y)*R(x,y) (2-1) 式中 I(x,y)代表被观察或照相机接收到的图像信号L(x,y)代表环境光的照射分量 R(x,y)表示携带图像细节信息的目标物体的反射分量 。 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面貌即有关系式 Log[R(x,y)] Log[I(x,y)]-Log[L(x,y)]; (2-2) 把这个技术运用到图像处理上就是针对我们现在已经获得的一副图像数据I(x,y计算出对应的R(x,y)则R(x,y)认为是增强后的图像现在的关键是如何得到L(X,Y)。Retinex理论的提出者指出这个L(x,y可以通过对图像数据I(x,y进行高斯模糊而得到。 因此这个算法的细路就很简单了具体步骤如下 1、输入: 原始图像数据I(x,y),尺度也就是所谓的模糊的半径 2、处理(1) 计算原始图像按指定尺度进行模糊后的图像 L(x,y); (2) 按照2-2式的计算方法计算出 Log[R(x,y)]的值。 (3) 将 Log[R(x,y)]量化为0到255范围的像素值作为最终的输出。 以上算法所实现的过程通常倍称作为SSR(Single Scale Retinex,单尺度视网膜增强。为了得到更好的效果开发出所谓的多尺度视网膜增强算法MSR Multi-Scale Retinex最为经典的就是3尺度的大、中、小既能实现图像动态范围的压缩又能保持色感的一致性较好。总的来说MSR算法流程就是采取不同的尺度进行SSR操作再进行加权处理即可。 二、算法流程 MSR去雾算法流程步骤如下 1、读取图像 2、设置高斯滤波器滤波尺度参数高斯模糊 3、根据高斯滤波参数对图像RGB图像分别进行SSR单尺度retinxe处理根据不同尺度的SSR进行加权处理得到每个图层的MSR结果 4、去雾滤波后的每个图层合成为去雾后的图像。 下面看看matlab的实现效了。 三、Matlab实现效果 1、读取原图 2、去雾后的图像 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
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