1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)
2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）
%卷积滤波
R_conv3 = imfilter(Img1_RN,e,'conv', 'replicate'); % 对红色分量进行第三次卷积滤波
G_conv3 = imfilter(Img1_RG,e,'conv', 'replicate'); % 对绿色分量进行第三次卷积滤波
B_conv3 = imfilter(Img1_RB,e,'conv', 'replicate'); % 对蓝色分量进行第三次卷积滤波
R_log3 = log(R_conv3); % 对红色分量第三次卷积结果取对数
G_log3 = log(G_conv3); % 对绿色分量第三次卷积结果取对数
B_log3 = log(B_conv3); % 对蓝色分量第三次卷积结果取对数
R_log30 = log(Img1_RN); % 对原始红色分量又一次取对数
G_log30 = log(Img1_RG); % 对原始绿色分量又一次取对数
B_log30 = log(Img1_RB); % 对原始蓝色分量又一次取对数
R_diff3 = (R_log30-R_log3)/3; % 计算红色分量的第三次差值
G_diff3 = (G_log30-G_log3)/3; % 计算绿色分量的第三次差值
B_diff3 = (B_log30-B_log3)/3; % 计算蓝色分量的第三次差值
%///
R_sum = R_diff+R_diff2+R_diff3; % 计算红色分量的总和
G_sum = G_diff+G_diff2+G_diff3; % 计算绿色分量的总和
B_sum = B_diff+B_diff2+B_diff3; % 计算蓝色分量的总和
cr = im2uint8(R_sum); % 将红色分量总和转换为无符号 8 位整数类型
cg = im2uint8(G_sum); % 将绿色分量总和转换为无符号 8 位整数类型
cb = im2uint8(B_sum); % 将蓝色分量总和转换为无符号 8 位整数类型
%集成处理后的分量得到结果图像
InFLOG = cat(3, cr, cg, cb); % 将处理后的三个颜色分量合并为一个图像figure; % 创建一个新的图形窗口
subplot(221); % 创建 2x2 子图布局中的第一个子图
imshow(Img1); title('原图像'); % 显示原始图像并添加标题
subplot(222); % 创建 2x2 子图布局中的第二个子图
imshow(InFLOG); title('Retinex处理后的图像'); % 显示处理后的图像并添加标题
subplot(223); % 创建 2x2 子图布局中的第三个子图
imhist(rgb2gray(Img1), 100); title('原灰度直方图'); % 显示原始图像的灰度直方图并添加标题
subplot(224); % 创建 2x2 子图布局中的第四个子图
imhist(rgb2gray(InFLOG), 100); title('Retinex处理后的灰度直方图'); % 显示处理后图像的灰度直方图并添加标题
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4.算法理论概述
在计算机视觉和图像处理领域，图像去雾是一个重要的研究课题。雾天条件下拍摄的图像往往会出现对比度降低、颜色失真和细节模糊等问题，严重影响了图像的质量和后续的处理与分析。Retinex 算法作为一种有效的图像增强方法，在图像去雾方面取得了显著的效果。
Retinex 理论是由 Edwin Land 在 20 世纪 60 年代提出的一种颜色恒常性理论。该理论认为，人类视觉系统感知到的物体颜色和亮度是由物体表面的反射特性决定的，而与光照条件无关。根据 Retinex 理论，图像可以看作是由光照分量和反射分量组成的。光照分量决定了图像的整体亮度，而反射分量则决定了图像的颜色和细节。Retinex 算法的目的就是从图像中分离出光照分量和反射分量，然后对反射分量进行增强，以达到图像增强和去雾的效果。
