Path Retinex 传统的图像增强算法

一、Path Retinex 概况：

Path Retinex 作为一种图像增强算法，主要用于提取图像中的色度信息。其通过在图像中选择一组路径（paths）来扫描图像，并计算路径上的颜色变化来获取色度信息。

二、Path Retinex 实现步骤：

1、路径选择：选择一组路径来扫描图像。路径可以是任意形状，例如直线、曲线或者更复杂的形状。路径的选择可以基于先验知识、图像特征或是随机选择。通常会覆盖整个图像区域的路径，以确保获取全局的色度信息。
2、路径采样：在选定的路径上进行采样，通常以固定的间隔进行。对于所选的每条路径，从起点至终点按照固定间隔采样，以获得一系列的采样点。采样点的数量根据需要进行调整，较密集的采样可以提供更多的细节信息，但一定程度上增加了计算的时间和空间的复杂度。
3、色度计算：通过每个采样点，计算路径上的颜色变化。通常采用多个颜色通道之间的差异来表示色度信息。
4、色度增强：根据计算得到的色度信息，对图像进行增强操作。常见的方法有对比度增强、细节增强和色彩校正等。