Retinex
是一种常用的建立在科学实验和科学分析基础上的图像增强方法，它是
Edwin.H.Land
于
1963
年提出的。就跟
Matlab
是由
Matrix
和
Laboratory
合成的一样，
Retinex
也是由两个单词合成的一个词语，他们分别是
retina
和
cortex
，即：视网膜和皮层。
Land
的
retinex
模式是建立在以下三个假设之上的：
（1）真实世界是无颜色的，我们所感知的颜色是光与物质的相互作用的结果。我们见到的水是无色的，但是水膜
—
肥皂膜却是显现五彩缤纷，那是薄膜表面光干涉的结果。
（2）每一颜色区域由给定波长的红、绿、蓝三原色构成的；
（3）三原色决定了每个单位区域的颜色。
Retinex
理论的基础理论是物体的颜色是由物体对长波（红色）、中波（绿色）、短波（蓝色）光线的反射能力来决定的，而不是由反射光强度的绝对值来决定的，物体的色彩不受光照非均匀性的影响，具有一致性，即
retinex
是以色感一致性（颜色恒常性）为基础的。不同于传统的线性、非线性的只能增强图像某一类特征的方法，
Retinex
可以在动态范围压缩、边缘增强和颜色恒常三个方面打到平衡，因此可以对各种不同类型的图像进行自适应的增强。
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多年来，
研究人员模仿人类视觉系统发展了
Retinex
算法，从单尺度
Retinex
算法改进成多尺度加权平均的
Retinex
算法，再发展成彩色恢复多尺度
Retinex
算法。
一、单尺度SSR(Single Scale Retinex)
一幅给定的图像
S(x,y)
可以分解为两个不同的图像：反射图像
R(x,y)
和亮度图像（也有人称之为入射图像）
L(x,y)
，其原理如下图所示：
