Retinex

使用Matlab实现了ELad论文中提出的算法，详细讨论了Retinex理论及其应用。文章包含了相关图片，为研究该理论的学者提供参考和帮助。

这里提供了一个使用Matlab编写的Retinex光照不变形程序，包含文献、M文件以及测试图片。该程序通过Retinex算法实现图像的光照补偿，提高图像质量和视觉效果。

基于Petro, AB, Sbert, C., & Morel, JM (2014)的研究，探讨了多尺度Retinex算法在图像增强中的两种不同实现方式。第一种方法通过指数缩小'scalefactor'直至'scalefactor^nscale'，加速大图像处理但可能引入光晕伪影。第二种方法则接受不同尺度作为输入，支持非约束缩放。算法使用最大通道作为图像照明的近似值，并计算出两种反射率的百分比。

本视频讲解了基于MATLAB的图像去雾技术，结合直方图、Retinex和暗通道方法，提供完整的可运行代码，适合初学者使用。1. 代码压缩包内容:- 主函数：main.m- 调用函数：其他m文件- 运行结果效果图无需额外生成。2. 代码运行版本: Matlab 2019b，若运行有误，请根据提示修改。如有疑问，欢迎私信博主。3. 运行操作步骤:- 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中；- 步骤二：双击打开main.m文件；- 步骤三：点击运行，等待程序运行完毕以获得结果。4. 仿真咨询:- 可私信博主或扫描博客文章底部的QQ名片，提供服务包括：- 完整代码提供- 期刊或参考文献复现- Matlab程序定制- 科研合作

这份程序主要涵盖了Matlab中单尺度和多尺度Retinex算法的实现，所有代码均配有详细注释。

这款图像去雾系统采用了Retinex和暗通道算法，使用MATLAB实现。主要功能包括全局直方图均衡化方法去除有雾图像、Retinex算法以及暗通道算法。此外，系统还能对无雾图像添加雾，然后应用这三种算法进行去雾处理，并比较处理前后的直方图差异。