Retinex--matlab实现RGB图像MSRCR

1、%数据准备%clc;clear all;I=imread('dark.jpg');%读取图像Ir=I(:,:,1); %分别提取图像的R 分量 ,G 分量和 B 分量Ig=I(:,:,2);Ib=I(:,:,3);Ir_double=double(Ir);%分别将 RGB分量转换为double 型Ig_double=double(Ig);Ib_double=double(Ib);m,n=size(Ir_double);%获取图像的大小,m 为高 n 为宽%参数设定% %F1， F2， F3 表示小中大三个高斯模板%L1， L2， L3 表示各个色彩通道与三个高斯模板卷积所得的亮

2、度图像估计%Rr,Rg,Rb 表示增强后RGB各通道的图像%u,s,mi,ma 分别表示图像的均值、标准差、最小值、最大值%low,high 分别表示截断值if m<nh=m;elseh=n;endsigma1=5;%double(uint8(h*0.03);%小尺寸为图像大小的3%sigma2=40;%double(uint8(h*0.13);%中尺寸为图像大小的13%sigma3=240;%double(uint8(h*0.40);%大尺寸为图像大小的40%aa=125;%颜色回复系数%生成高斯模板 %F1=fspecial('gaussian',3*sigma1,3

3、*sigma1,sigma1);%小尺寸模板F2=fspecial('gaussian',3*sigma2,3*sigma2,sigma2);%中尺寸模板F3=fspecial('gaussian',3*sigma3,3*sigma3,sigma3);%大尺寸模板%处理R通道%L1=imfilter(Ir_double,F1,'replicate','conv');%三个高斯模板分别与R 通道卷积L2=imfilter(Ir_double,F2,'replicate','conv');L3=imfi

4、lter(Ir_double,F3,'replicate','conv');for i=1:mfor j=1:nC(i,j)=(Ir_double(i,j)/(Ir_double(i,j)+Ig_double(i,j)+Ib_double(i,j);%颜色恢复系数计算endendfor i=1:mfor j=1:nG(i,j)=1/3*(log(Ir_double(i,j)+1)-log(L1(i,j)+1);%三尺度加权最后进行颜色恢复G(i,j)=1/3*(log(Ir_double(i,j)+1)-log(L2(i,j)+1)+G(i,j);G(i,j)=

5、(1/3*(log(Ir_double(i,j)+1)-log(L3(i,j)+1)+G(i,j);%G(i,j)=exp(G(i,j);%从对数域恢复到整数域endendu=mean2(G);%计算图像的均值, 方差 , 最小值，最大值s=std2(G);mi=min(min(G);ma=max(max(G);Rr=(G-mi)*255/(ma-mi);%直接对比度拉伸%处理G通道%L1=imfilter(Ig_double,F1,'replicate','conv');%三个高斯模板分别与G通道卷积L2=imfilter(Ig_double,F2,'

6、replicate','conv');L3=imfilter(Ig_double,F3,'replicate','conv');for i=1:mfor j=1:nC(i,j)=(Ig_double(i,j)/(Ir_double(i,j)+Ig_double(i,j)+Ib_double(i,j);%颜色恢复系数计算endendfor i=1:mfor j=1:nG(i,j)=1/3*(log(Ig_double(i,j)+1)-log(L1(i,j)+1);%三尺度加权最后进行颜色恢复G(i,j)=1/3*(log(Ig_double

7、(i,j)+1)-log(L2(i,j)+1)+G(i,j);G(i,j)=(1/3*(log(Ig_double(i,j)+1)-log(L3(i,j)+1)+G(i,j);%G(i,j)=exp(G(i,j);%从对数域恢复到整数域endendu=mean2(G);%计算图像的均值, 方差 , 最小值，最大值s=std2(G);mi=min(min(G);ma=max(max(G);Rg=(G-mi)*255/(ma-mi);%直接对比度拉伸%处理B通道%L1=imfilter(Ib_double,F1,'replicate','conv');%三个高斯模板

8、分别与B 通道卷积L2=imfilter(Ib_double,F2,'replicate','conv');L3=imfilter(Ib_double,F3,'replicate','conv');for i=1:mfor j=1:nC(i,j)=(Ib_double(i,j)/(Ir_double(i,j)+Ig_double(i,j)+Ib_double(i,j);%颜色恢复系数计算endendfor i=1:mfor j=1:nG(i,j)=1/3*(log(Ib_double(i,j)+1)-log(L1(i,j)+1);

9、%三尺度加权最后进行颜色恢复G(i,j)=1/3*(log(Ib_double(i,j)+1)-log(L2(i,j)+1)+G(i,j);G(i,j)=(1/3*(log(Ib_double(i,j)+1)-log(L3(i,j)+1)+G(i,j);%G(i,j)=exp(G(i,j);%从对数域恢复到整数域endendu=mean2(G);%计算图像的均值, 方差 , 最小值，最大值s=std2(G);mi=min(min(G);ma=max(max(G);Rb=(G-mi)*255/(ma-mi);%直接对比度拉伸%合成增强图%Rr_01=Rr/255;Rg_01=Rg/255;Rb_0