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 ...

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 ...

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 ...

/。 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 ...

这篇文章来自 BMVC 2018。低光图像增强一直是一个火热的领域，在过去的几十年中，有很多传统的方法用于增强低光图像，但这些方法都在一定程度上限制了增强效果。随着深度学习的兴起，卷积神经网络也被应用在这个领域，这篇文章是将Retinex理论与深度学习结合的文章，下面就一起来看看 ...

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 ...

　　X光拍摄出的原始图像，一般都比较模糊不清，而在医学应用上，这些被模糊的细节又非常有用，因此，X光图像的增强一直是人们研究的重点。下面，给大家介绍一种非常有用的增强方法：Gauss Laplacian Pyramid算法 关于该方法，已有不少文献对其进行了介绍和阐述，但一般都比较晦涩难懂 ...

前言：图像增强的方法有很多，本篇博客只简单介绍个别图像增强的方法即相应的代码实现，更多的方法请查阅其他的博客或资料。 图像增强的目的：改善图像的视觉效果，或将图像转换成更适合于人眼观察和机器分析识别的形式，以便从图像中获取更有用的信息。 1 反转变换 下图（a）是一幅X射线照片，其中显示 ...