%?采用雙邊濾波和灰度級分層的方法來實現(xiàn)
clear?all
clc
S?=?imread（‘G:\研二所有論文相關(guān)\新海霧圖\2013.6.30海霧圖片\青海\16.jpg‘）;??%讀入圖像
figure;imshow（S）;title（‘原始圖‘）;
%?S1?=?double（S）;?%轉(zhuǎn)換為雙精度?轉(zhuǎn)換成雙精度以后就不要直接轉(zhuǎn)換為灰度圖了?轉(zhuǎn)換成雙精度在轉(zhuǎn)換成灰度的話值都是0和1區(qū)間的
[hwc]=size（S）;?%獲取圖像尺度信息
S_R?=?S（::1）;%分別提取三個通道
S_G?=?S（::2）;
S_B?=?S（::3）;
l?=?0.2989*S_R+0.587*S_G+0.114*S_B;??%求取亮度圖像L?對應(yīng)計算流程1
figure;imshow（l）;title（‘原始亮度圖‘）;
%?l?=?double（l）;
l_log?=?log（double（l））;??????????????????????%取對數(shù)?對應(yīng)計算流程2
%%?直接利用雙邊濾波進行亮度估計試試
N=5;???%矩陣模板尺寸大小
deta（1）=N/6;?%sigma_d
M=[1?-2?1;-2?4?-2;1?-2?1];?%定義一個拉普拉斯模板
l1?=?conv2（lM‘same‘）;
l_l?=?sum（sum（l1））;
deta（2）=3*l_l*sqrt（pi/2）/（6*（h-2）*（w-2））;?%利用自適應(yīng)算法計算sigma_r
%?L?=?bialteral（l_log?N?deta）;
[XY]?=?meshgrid（-N:N-N:N）;%generate?two?matrix?定義濾波窗口大小
D?=?exp（-（X.^2+Y.^2）/（2*deta（1）^2））;%定義一個標準的高斯濾波器?定義域核?

%%?rang?filtering?in?v?layer

B?=?zeros（h+N*2w+N*2）;%擴充矩陣
B（N+1:h+NN+1:w+N）?=?l_log;??%擴充的地方都變?yōu)?
for?i?=?N+1:h+N
????for?j?=?N+1:w+N
????????L?=?B（i-N:i+Nj-N:j+N）;%extract?the?local?region?窗口內(nèi)的所有像素????
????????d?=?L-B（ij）;%窗口內(nèi)的所有點都減去（i，j）這個點的值????????
????????R?=?exp（-（d.^2）/（2*deta（2）^2））;%?值域核?f（p-s）????????????????
????????F?=?R.*D;%相當于濾波?其實就是定義域和與值域核對應(yīng)模板相乘
????????norm_F?=?sum（F（:））;??
????????C?=?sum（sum（L.*F））;
????????L_lvbo（i-Nj-N）?=?C/norm_F;???%歸一化?L_lvbo就是所說的照度圖像I
????end
end
%?L_lvbo?=?bialteral2（l_log?N?deta）;
figure;imshow（mat2gray（L_lvbo））;title（‘亮度雙邊濾波以后結(jié)果圖‘）;
%%?L減去I得到R?第四步
R?=?l_log-L_lvbo;
figure;imshow（mat2gray（R））;title（‘增強圖像‘）;
%%?第五步?直方圖截取方法截去I兩端各1%的像素，在用式（6）對I操作，最后進行線性拉伸
R1_sort?=?sort（reshape（L_lvbo1h*w））;
R_1ow?=?R1_sort（round（h*w*0.01））;
R_high?=R1_sort（round（h*w*0.99））;
R1?=?imadjust（L_lvbo/255[R_1ow/255;R_high/255][0;1]）;?%直方圖截去I兩端各1%的像素并壓縮到【0.1】
figure;imshow（mat2gray（R1））;title（‘截去壓縮以后結(jié)果‘）;
%?R1?=?R1.^（0.8.*R1+0.8）;%公式（4）
%?figure;imshow（mat2gray（R1））;title（‘拉伸以后結(jié)果‘）;?%加不加這個拉伸影響也不大
%?%%?第六步用式（5）對R操作?反射圖像增強?采用的是Sigmoid函數(shù)?經(jīng)過試驗發(fā)現(xiàn)加不加步對程序影響不大?幾乎沒有影響
%?a?=?6;???????????????????%Sigmoid函數(shù)的控制參數(shù)
%?R?=?2./（1+exp（-a.*R））-1;?%公式（5）
%?figure;imshow（mat2gray（R））;title（‘采用Sigmoid函數(shù)進行增強結(jié)果‘）;
%%?第七步?用I加上R得到新的圖像New;
New?=?R+R1;
figure;imshow（mat2gray（New））;title（‘新圖像‘）;%在沒有前面兩步的情況下這步的結(jié)果與第五步截去壓縮以后結(jié)果差不多
%?%%?第八步?取指數(shù)變換
%?New?=?exp（New）;?
%?figure;imshow（mat2gray（New））;title（‘取指數(shù)變換以后的新圖像‘）;
%%?第九步?彩色恢復(fù)
R?=?double（S_R）.*New./l_log;
G?=?double（S_G）.*New./l_log;
B?=?double（S_B）.*New./l_log;
New2?=?cat（3RGB）;
figure;imshow（mat2gray（New2））;title（‘彩色恢復(fù)以后的圖‘）;%?彩色恢復(fù)以后的圖整體會比新圖像暗一點?畢竟是彩色的

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
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?????文件????????3045??2013-10-09?07:49??Retinex\胡韋偉論文程序\huweiwei_bia_retinex.m
?????文件?????1502154??2013-09-13?09:23??Retinex\胡韋偉論文程序\基于雙邊濾波的Retinex圖像增強算法_胡韋偉.caj