1.Matlab直方+retinex+暗通道像去雾【详细解析 参考源码 gui界面】
Matlab直方+retinex+暗通道像去雾【详细解析 参考源码 gui界面】
暗通道去雾原理基于何恺明提出的暗通道先验去雾算法。该算法发现，无雾图像中，每一幅图像的微视频小程序源码RGB三个颜色通道中，总有一个通道的灰度值很低，几乎趋向于0。该原理的数学表达式为：暗通道的灰度值 = min(R, min(G, B))。基于此先验知识，通过计算图像的暗通道，可以有效地去除雾气，恢复清晰的横盘平台指标源码图像。
Retinex理论，始于Land和McCann在世纪年代的一系列贡献。其核心思想是，人眼感知到的颜色和亮度不仅取决于入射光的绝对强度，还与周围环境的系统升级源码颜色和亮度有关。Land设计Retinex一词，旨在表明视觉系统的特性可能与视网膜和大脑皮层有关，或二者皆有。Retinex理论的基本假设是，原始图像S是极速达源码代理光照图像L和反射率图像R的乘积。在处理图像时，通常将图像转换至对数域，以将乘积关系转换为和的关系。核心目标是估计光照L，从而分解出反射率R，flask 程序案例源码消除光照不均的影响，改善图像的视觉效果。
Retinex理论的一个经典应用是图像增强，目的是从原始图像S中估计出光照L，并通过去除L分量，得到原始反射分量R。该过程通常涉及将图像转换至对数域，然后通过特定算法估计L，最终得到R。这一过程与降噪相似，关键在于合理假设图像的构成，合理估计并去除图像中的噪声分量。
对于初次接触Retinex理论的读者，理解其核心在于合理地假设图像的构成，并通过估计和去除噪声分量来改善图像质量。在极端情况下，可以假设图像中的光照分量是均匀且缓慢变化的，从而通过简单的均值计算来估计光照。为了验证这一理解，可以设计一个简单的算法流程，包括图像变换至对数域、去除加性分量的归一化、以及反变换回实数域。
