视网膜-大脑皮层(Retinex)理论认为世界是无色的,人眼看到的世界是光与物质相互作用的结果,也就是说,映射到人眼中的图像和光的长波(R).中波(G).短波(B)以及物体的反射性质有关 其中I是人眼中看到的图像,R是物体的反射分量,L是环境光照射分量,(x, y)是二维图像对应的位置 基于上面的原理,看下Retinex常见的几种增强算法 一.     SSR(Single Scale Retinex)单尺度Retinex算法 它通过估算L来计算R,具体来说,L可以通过高斯模糊和I做卷积运算求得

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:http://www.ipol.im/pub/art/2014/107/. 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.为表述方便,还是贴出其基本的

前一段时间研究了一下图像增强算法,发现Retinex理论在彩色图像增强.图像去雾.彩色图像恢复方面拥有很好的效果,下面介绍一下我对该算法的理解. Retinex理论 Retinex理论始于Land和McCann于20世纪60年代作出的一系列贡献,其基本思想是人感知到某点的颜色和亮度并不仅仅取决于该点进入人眼的绝对光线,还和其周围的颜色和亮度有关.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

图像增强方面我共研究了Retinex.暗通道去雾.ACE等算法.其实,它们都是共通的.甚至可以说,Retinex和暗通道去雾就是同一个算法的两个不同视角,而ACE算法又是将Retinex和灰度世界等白平衡理论相结合的产物.下面将依次讨论,每个算法写一个心得,欢迎拍砖. 今天先写Retinex.Retinex理论认为,人眼观测到的图像S是光照图像L和物体反射图像R的乘积.而R才是真实的恒常性的图像,但是怎么从观测图像S中计算R呢?这是个病态问题,根本不可解.研究者就通过加以一定的约束条件,比如光照

http://www.cnblogs.com/sleepwalker/p/3676600.html?utm_source=tuicool http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/9502053 Retinex理论 Retinex理论始于Land和McCann于20世纪60年代作出的一系列贡献,其基本思想是人感知到某点的颜色和亮度并不仅仅取决于该点进入人眼的绝对光线,还和其周围的颜色和亮度有关.Retinex这个词是由视网膜(Retina)和

很多人都认为retinex和暗通道去雾是八杆子都打不着的增强算法.的确,二者的理论.计算方法都完全迥异,本人直接从二者的公式入手来简单说明一下,有些部分全凭臆想,不对之处大家一起讨论. 首先,为描述方便,后面所有的图像都是归一化到[0,1]的浮点数图像. Retinex的公式就是: J=I/L                                                                                         (1) 其中,J是所求的图像

(本文转自:http://www.syphong.cn/52-1.html#) 视频透雾原理加视频增强Retinex算法介绍 -上海凯视力成 钟建军 一. 视频增强的背景 视觉信息是人类获得外界信息的主要来源,因为大约有70%的信息是通过人眼获得的.随着多媒体技术飞速发展,视频图像得到了广泛重视和应用,其应用领域遍及广播电视.医学.保安监控.车场管理.军事及生命科学等方面.视频采集技术与显示技术的提升,使得人们对画质的要求越来越高,但是在各类图像系统中图像的传送和转换(如成像.复制.扫描.传输以

混合方法 SSR.m matlab代码,本来是RGB,改成了处理灰度图像的. %%%%%%%%%%%%%%%RGB normalisation%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %its cascaded implementain of section of paper "A FAST SKIN REGION DETECTOR" by %Phil Chen, Dr.Christos Greecos %and %section 2.1 of paper "Simple

opencv识别二维码:https://blog.csdn.net/jia20003/article/details/77348170 opencv视频:http://www.opencv.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=259029 基于opencv2实现证件照换背景(从蓝色到红色):http://blog.csdn.net/jiang111_111shan/article/details/46272429 怎么检测图片中的高光(镜面反射)部分的位置:h

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://blog.csdn.net/onezeros/article/details/6342661 两组图像:左边较暗,右边较亮 第一行是原图像,他们下面是用四种算法处理的结果 依次为: 1.一种混合算法 2.msr,multi-scale retinex 3.msrcr,multi-scale retinex with color restoration 4.ssr,single scale retinex           源码,retinex算法

关于高反差保留的用处说明呢,从百度里复制了一段文字,我觉得写得蛮好的: 高反差保留就是保留图像的高反差部分,再说得真白些,就是保留图像上像素与周围反差比较大的部分,其它的部分都变为灰色.拿一个人物照片来举例,反差比较大的部分有人的眼睛,嘴,以及身体轮廓.如果执行了就反差保留,这些信息将留下来(与灰色形成鲜明对比).它的主要作用就是加强图像中高反差部分.还以人物照片为例子,一般为了使人物皮肤美观,通常需要执行模糊,执行模糊后人物的线条也被模糊了.在执行模糊之前复制图像两个副本,其中一个执行模糊,另

图像增强是从像素到像素的操作,是以预定的方式改变图像的灰度直方图.有时又称为对比度增强,灰度变换.点运算不可能改变图像内的空间关系,输出像素的灰度值由输入像素的值决定.其作用: 对比度增强:扩展感兴趣特征的对比度. 光度学标定:去掉图像传感器的非线性影响.所谓光度学,就是在可见光波段内,考虑到人眼的主观因素后的相应计量学科称为光度学.标定即计算内参,在光度学范畴计算内参. 显示标定:克服图像保存和显示过程中的非线性因数. 轮廓线:进行阈值化 裁剪:输出灰度级裁剪到0~255之间. 首先,解释下什

Atitit.计算机图形图像图片处理原理与概论attilax总结 计算机图形1 图像处理.分析与机器视觉(第3版)1 数字图像处理(第六版)2 图像处理基础(第2版)2 发展沿革 1963年,伊凡·苏泽兰(Ivan Sutherland)在麻省理工学院发表了名为<画板>的博士论文, 它标志着计算机图形学的正式诞生.至今已有五十多年的历史.此前的计算机主要是符号处理系统,自从有了计算机图形学,计算机可以部分地表现人的右脑功能了,所以计算机图形学的建立具有重要的意义.计算机图形学在如下几方面有了长

原文地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892176 原文地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892629 图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分,该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃,既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值.图象的边缘部分集中了图象的大部分信息,图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要

灰度图像--图像增强 直方图均衡化(Histogram equalization) 转载请标明本文出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan,欢迎大家转载,发现博客被某些论坛转载后,图像无法正常显示,无法正常表达本人观点,对此表示很不满意.有些网站转载了我的博文,很开心的是自己写的东西被更多人看到了,但不开心的是这段话被去掉了,也没标明转载来源,虽然这并没有版权保护,但感觉还是不太好,出于尊重文章作者的劳动,转载请标明出处!!!! 文章代码已托管,欢迎共同开发:ht

Retinex processing for automatic image enhancement 摘要: 最近六七年来,人们从新燃起了对Retinex computation的兴趣,特别是在它对图像增强的应用方面.在上次发布的Retinex computation观念中,Land引入了一个中央/围绕空间形态(原文:center/surround spatial form),这是受到神经生理学的接受域结构的启发.把这作为我们的起始点,我们发展Retinex观念在一个全自动图像增强算法(MSRC

图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分,该区域的灰度剖面一般能够看作是一个阶跃,既从一个灰度值在非常小的缓冲区域内急剧变化到还有一个灰度相差较大的灰度值.图象的边缘部分集中了图象的大部分信息,图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要的,同一时候也是图象切割所依赖的重要特征,边缘检測主要是图象的灰度变化的度量.检測和定位,自从1959提出边缘检測以来,经过五十多年的发展,已有很多中不同的边缘检測方法.依据作者的理解和实践,本文对边缘检測的原理进行了描写叙述,在此基础上着重对

目录 一.前言 1.MATLAB or C++ 2.图像文件 文件头 调色板 像素数据 3.RGB颜色空间 原理 坐标表示 4.MATLAB中的图像文件 图像类型 image()函数 imshow()函数 imread()函数 图像转换 其他图片操作 二.图像的点运算 1.灰度直方图 2.灰度均衡 3.直方图规定化 三.图像的几何变换 1.图像几何变换的基本理论 2.插值算法 四.图像增强 一.前言 1.MATLAB or C++ 用MATLAB进行图像处理编程,无需考虑内存分配和回收的问题,开

一.图像增强算法原理 图像增强算法常见于对图像的亮度.对比度.饱和度.色调等进行调节,增加其清晰度,减少噪点等.图像增强往往经过多个算法的组合,完成上述功能,比如图像去燥等同于低通滤波器,增加清晰度则为高通滤波器,当然增强一副图像是为最后获取图像有用信息服务为主.一般的算法流程可为:图像去燥.增加清晰度(对比度).灰度化或者获取图像边缘特征或者对图像进行卷积.二值化等,上述四个步骤往往可以通过不同的步骤进行实现,后续将针对此方面内容进行专题实验,列举其应用场景和处理特点. 本文章是一篇综合性文章

GIS原理学习目录 内容提要 本网络教程是教育部“新世纪网络课程建设工程”的实施课程.系统扼要地阐述地理信息系统的技术体系,重点突出地理信息系统的基本技术及方法. 本网络教程共分八章:第一章绪论,重点介绍地理信息系统的组成.功能.由来与发展:第二章阐述空间数据结构.模型和空间数据库设计:第三章较详细地介绍了空间数据的采集标准和质量控制:第四章为空间数据处理,阐述拓扑关系的建立.图形编辑.数据变换.数据压缩和插值.图像处理和更新等内容:第五章阐述了空间查询和空间分析,包括度量分析.叠置分析.三维分