申明，本文非筆者原創，原文轉載自：http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/9502053

Retinex是一種常用的建立在科學實驗和科學分析基礎上的圖像增強方法，它是Edwin.H.Land于1963年提出的。就跟Matlab是由Matrix和Laboratory合成的一樣，Retinex也是由兩個單詞合成的一個詞語，他們分別是retina?和cortex，即：視網膜和皮層。Land的retinex模式是建立在以下三個假設之上的：

（1）真實世界是無顏色的，我們所感知的顏色是光與物質的相互作用的結果。我們見到的水是無色的，但是水膜—肥皂膜卻是顯現五彩繽紛，那是薄膜表面光干涉的結果。

（2）每一顏色區域由給定波長的紅、綠、藍三原色構成的；

（3）三原色決定了每個單位區域的顏色。

Retinex理論的基礎理論是物體的顏色是由物體對長波（紅色）、中波（綠色）、短波（藍色）光線的反射能力來決定的，而不是由反射光強度的絕對值來決定的，物體的色彩不受光照非均勻性的影響，具有一致性，即retinex是以色感一致性（顏色恒常性）為基礎的。不同于傳統的線性、非線性的只能增強圖像某一類特征的方法，Retinex可以在動態范圍壓縮、邊緣增強和顏色恒常三個方面打到平衡，因此可以對各種不同類型的圖像進行自適應的增強。

40多年來，研究人員模仿人類視覺系統發展了Retinex算法，從單尺度Retinex算法改進成多尺度加權平均的Retinex算法，再發展成彩色恢復多尺度Retinex算法。

一、單尺度SSR(Single?Scale?Retinex)

一幅給定的圖像S(x,y)可以分解為兩個不同的圖像：反射圖像R(x,y)和亮度圖像（也有人稱之為入射圖像）L(x,y)，其原理如下圖所示：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Retinex算法详解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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