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前言
算法原理
图像去雾
数学模型
算法步骤
算法拓展
多尺度Retinex (MSR) 算法
MSR算法的实现细节
McCann Retinex 算法
McCann99 Retinex算法
基于暗通道先验的图像去雾算法
暴力解法——直方图均衡化去雾
基于Retinex理论的图像去雾
基于暗通道先验的单…目录
前言
算法原理
图像去雾
数学模型
算法步骤
算法拓展
多尺度Retinex (MSR) 算法
MSR算法的实现细节
McCann Retinex 算法
McCann99 Retinex算法
基于暗通道先验的图像去雾算法
暴力解法——直方图均衡化去雾
基于Retinex理论的图像去雾
基于暗通道先验的单图像去雾
代码实现
MATLAB
基于Retinex理论进行雾霭天气增强 python 前言
Retinex（视网膜“Retina”和大脑皮层“Cortex”的缩写）理论是一种建立在科学实验和科学分析基础上的基于人类视觉系统（Human Visual System）的图像增强理论。该算法的基本原理模型最早是由Edwin Land（埃德温•兰德）于1971年提出的一种被称为的色彩的理论，并在颜色恒常性的基础上提出的一种图像增强方法。Retinex 理论的基本内容是物体的颜色是由物体对长波（红）、中波（绿）和短波（蓝）光线的反射能力决定的，而不是由反射光强度的绝对值决定的；物体的色彩不受光照非均性的影响，具有一致性，即Retinex理论是以色感一致性（颜色恒常性）为基础的。
算法原理
Retinex算法的基本原理是通过调整图像的局部对比度，恢复图像中的细节信息。该算法假设图像由两个部分组成：反射分量和照明分量。反射分量表示图像中的细节信息，而照明分量表示图像中的全局光
