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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