✨ OpenCV图像增强(二) —— Retinex图像增强 🌟

在数字图像处理领域，Retinex算法是一种强大的图像增强技术，尤其擅长提升图像的对比度和细节表现。它的名字来源于“Retina”（视网膜）和“Ex”（光谱），旨在模拟人类视觉系统对光照变化的适应能力。👀

Retinex的核心思想是将图像分解为反射分量和光照分量两部分，通过调整反射分量来改善图像质量。常见的实现方式包括单尺度Retinex(SSR)、多尺度Retinex(MSR)以及多尺度高斯Retinex(MSRAG)等。这些方法能够有效减少阴影、增强边缘，并使颜色更加自然。🌈

在实际应用中，我们常使用OpenCV库结合Python编程语言来实现Retinex算法。只需几行代码即可完成从输入到输出的全流程，极大降低了开发门槛。无论是拍摄昏暗环境下的照片，还是处理低对比度的图片，Retinex都能让画面焕然一新！📸

总之，Retinex图像增强不仅提升了视觉体验，还为许多行业提供了技术支持，比如医学影像分析、安防监控及自动驾驶等领域。让我们一起探索更多可能性吧！🚀