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

(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

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

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

一.灰度世界算法 ① 算法原理 灰度世界算法以灰度世界假设为基础,该假设认为:对于一幅有着大量色彩变化的图像,R,G,B三个分量的平均值趋于同一灰度值Gray.从物理意义上讲,灰色世界法假设自然界景物对于光线的平均反射的均值在总体上是个定值,这个定值近似地为“灰色”.颜色平衡算法将这一假设强制应用于待处理图像,可以从图像中消除环境光的影响,获得原始场景图像. 一般有两种方法确定Gray值 1) 使用固定值,对于8位的图像(0~255)通常取128作为灰度值 2) 计算增益系数,分别计算三通道的平

ACE算法源自retinex算法,可以调整图像的对比度,实现人眼色彩恒常性和亮度恒常性,通过差分来计算目标点与周围像素点的相对明暗关系来校正最终像素值,有很好的增强效果.但是计算复杂度非常高,本文提出一种有效的快速实现方法. 为叙述方便,这里假设后面的图像都是归一化到[0,1]之间的浮点数图像. ACE算法的计算公式为: Y =   ∑(g(I(x0)-I(x))w(x0,x))  / ∑(w(x0,x))                                    x属于I    

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

Retinex是上个世纪七十年代由Land提出的色彩理论.我认为其核心思想基于俩点 (1)在颜色感知时,人眼对局部相对光强敏感程度要优于绝对光强. (2)反射分量R(x,y)储存有无光源物体的真实模样,一幅图像对其光照分量L(x,y)的估计越准确,求得的R(x,y)也就越准确. 先来说明第一点,人对颜色的认知并不是基于绝对光强,反应在图像上时可以理解成,人眼对一像素点(X0,Y0)的颜色的认知不是基于其RGB三通道绝对值大小,而是与俩个因素相关. 1.(X0,Y0)点三通道值的差异,它会致使色偏

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

本文申明:本系列的所有实验数据都是来自[美]Peter Harrington 写的<Machine Learning in Action>这本书,侵删. 一案例导入:玛利亚小姐最近寂寞了,然后她就准备在一个在线社交网站搞网恋,但是凡是都有一个选择,按照她以往的经验,她接触了三种人: 1:不喜欢的人 2:魅力一般的人 3:特别有魅力的人 但是啊,尽管发现了这三类人,但是她还是无法甄别她究竟喜欢哪种人.所以她就求助我们,如果给她当这个月老.---------那我们就把这个实践叫做月老实践吧. 二案

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

一.基本概念: 作用:特征点提取在"目标识别.图像拼接.运动跟踪.图像检索.自动定位"等研究中起着重要作用: 主要算法: •FAST ,Machine Learning forHigh-speed Corner Detection, 2006 •SIFT,DistinctiveImageFeatures from Scale-Invariant Keypoints,2004,invariant to image translation, scaling, and rotation, p

又有很久没有动笔了,主要是最近没研究什么东西,而且现在主流的趋势都是研究深度学习去了,但自己没这方面的需求,同时也就很少有动力再去看传统算法,今天一个人在家,还是抽空分享一个简单的算法吧. 前段日子在看水下图像处理方面的资料时,在github搜到一个链接,里面居然有好几篇文章附带的代码,除了水下图像的文章外,我看到了一篇<Adaptive Local Tone Mapping Based on Retinex for High Dynamic Range Images  >的文章,也还不算老,

20155206赵飞 基于<Arm试验箱的国密算法应用>课程设计个人报告 课程设计中承担的任务 完成试验箱测试功能1,2,3 . 1:LED闪烁实验 一.实验目的  学习GPIO原理  掌握Z32安全模块驱动LED的工作原理 二.实验内容 学习GPIO原理,阅读<ARM cortex-m0权威手册>(详见目录Z32开发指南\3.参考资料),参考Z32HUA_DEMO工程函数库(详见Z32开发指南\2.软件资料),通过设置GPIO0来控制核心板上L2灯的亮灭. 三.预备知识 

EM算法的适用场景: EM算法用于估计含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计,或者极大后验概率估计. 当概率模型既含有观测值,又含有隐变量或潜在变量时,就可以使用EM算法来求解概率模型的参数. 当概率模型只含有观测值时,直接使用极大似然估计法,或者贝叶斯估计法估计模型参数就可以了. 最大似然估计:若X为离散型随机变量,其概率分布的形式为P{X=x}=p(x;theta). 当样本值确定时,所有样本的乘积可以看作是theta的函数,并称为似然函数. 由于已经得到了样本值(x1,-,xn),那它的出

原文:http://xiaoxia.org/2011/12/18/map-reduce-program-of-rmm-word-count-on-hadoop/ 在Hadoop上运行基于RMM中文分词算法的MapReduce程序 23条回复 我知道这个文章标题很“学术”化,很俗,让人看起来是一篇很牛B或者很装逼的论文!其实不然,只是一份普通的实验报告,同时本文也不对RMM中文分词算法进行研究.这个实验报告是我做高性能计算课程的实验里提交的.所以,下面的内容是从我的实验报告里摘录出来的,当作是我学

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

一.McCann99 Retinex McCann99利用金字塔模型建立对图像的多分辨率描述,自顶向下逐层迭代,提高增强效率.对输入图像的长宽有 严格的限制,要求可表示成 ,且 ,. 上述限制来源于金字塔模型的结构要求,由于要对输入图像进行下采样,金字塔中上层低分辨率图像的宽分别为下 层高分辨率图像的1/2,顶层(第n层)大小为,底层(第0层)为原图像.金字塔结构如下图所示. McCann99算法对输入图像的尺寸要求过于严格,以至于大部分图像不能直接用此算法进行增强,后续有很多改进 措施,此处暂