✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、程序设计科研仿真。完整代码获取 定制创新 论文复现私信个人信条做科研博学之、审问之、慎思之、明辨之、笃行之是为博学慎思明辨笃行。 内容介绍一、引言在图像处理领域低光照图像增强旨在提升低光照条件下拍摄图像的视觉质量以满足各种应用需求如监控、医学成像等。Retinex 模型因其模拟人类视觉系统对光照感知的特性常被用于图像增强。结合多尺度融合技术和均方误差MSE评估能够更有效地实现低光照图像的增强并对增强效果进行量化评估。二、Retinex 模型原理三、多尺度融合技术多尺度分析不同尺度的图像信息包含不同层次的细节。大尺度图像信息反映图像的整体结构小尺度图像信息则包含丰富的细节信息。通过对图像进行多尺度分解可以更好地提取和融合不同层次的特征。例如使用高斯金字塔对图像进行多尺度分解将图像分解为不同分辨率的层级。融合策略在不同尺度上分别应用 Retinex 模型进行图像增强得到不同尺度下的增强图像。然后根据一定的融合规则将这些增强图像进行融合。一种常见的融合规则是基于权重的融合为每个尺度的增强图像分配不同的权重权重的确定可以根据图像的局部特征如纹理丰富程度等。例如在纹理丰富的区域赋予小尺度增强图像更大的权重以突出细节在平滑区域赋予大尺度增强图像更大的权重以保证整体结构的稳定性。四、均方误差MSE在图像增强中的应用五、基于 Retinex 模型和多尺度融合的低光照图像增强实现步骤图像预处理对输入的低光照图像进行必要的预处理如归一化处理将图像像素值映射到 [0, 1] 区间以便后续处理。多尺度分解使用高斯金字塔等方法对预处理后的图像进行多尺度分解得到不同尺度的图像层级。Retinex 增强在每个尺度上应用 Retinex 模型对图像进行增强得到不同尺度下的增强图像。多尺度融合根据基于局部特征的权重分配策略将不同尺度的增强图像进行融合得到最终的增强图像。MSE 评估计算增强图像与参考图像或近似参考图像之间的均方误差评估增强效果。根据 MSE 值可以进一步调整多尺度融合权重或 Retinex 模型参数以优化增强效果。⛳️ 运行结果 部分代码%% J. Yan, J. Li, X. Fu, No-Reference Quality Assessment of Contrast-Distorted Images using Contrast Enhancement%% Please try your own contrast distorted images with different levels.% Larger predicted score means better contrast quality.% This model was trained by all the images in CCID2104 database using% LIBSVM.%function [predicted_score] ceiq(Img)load(model.mat);feat [];gImg rgb2gray(Img);enhancedImg histeq(gImg);[fmean, fmap] ssim(gImg, enhancedImg);f1 fmean; %image similarity, f1h1 imhist(gImg, 128);h2 imhist(enhancedImg, 128);h1 h1 / (size(gImg, 1) * size(gImg, 2));h2 h2 / (size(gImg, 1) * size(gImg, 2));goodones h1 0 h2 0;f2 - sum(h1(goodones) .* log2(h1(goodones))); % f2, Eq. (3)f3 - sum(h2(goodones) .* log2(h2(goodones))); %f3, Eq. (3)f4 - sum(h1(goodones) .* log2(h2(goodones))); %f4, Eq. (4)f5 - sum(h2(goodones) .* log2(h1(goodones))); %f5, Eq. (5)feat [feat f1 f2 f3 f4 f5];predicted_score svmpredict(1, feat, model);end 参考文献[1] Yan J , Li J , Fu X .No-Reference Quality Assessment of Contrast-Distorted Images using Contrast Enhancement[J]. 2019.DOI:10.48550/arXiv.1904.08879.更多免费数学建模和仿真教程关注领取