retinex算法改进代码

Retinex算法是一种用于图像复原的技术，它模拟人眼对光照条件变化的感知能力。最初的Retinex模型假设每个像素的颜色是由反射照度和光照强度共同决定的。在实际应用中，优化的Retinex算法代码通常包括以下几个步骤：

1. **预处理**：对原始图像进行灰度化、噪声滤波等操作，以便后续处理。

2. **局部调整**：通常采用分块的方式，对图像的不同区域分别计算，比如局部直方图均衡化（Histogram Equalization）可以增强对比度。

3. **反向传播**：通过迭代过程，估计出每个像素的反射照度。这一步可能涉及到一些数学模型，如最优化算法，寻找光照和颜色的最佳解。

4. **光照估计**：计算全局照明条件，可以通过求平均值、最大值或者某种统计方法来估计。

5. **图像复原**：使用反射照度和光照估计结果，按照Retinex原理重构清晰图像。

6. **后处理**：可能会有去伪影、平滑等进一步的处理。

如果你需要具体的代码示例，通常会用到Python库，比如OpenCV、scikit-image等。下面是一个简单的Python代码框架，但这只是一个简化版本，实际的代码会更复杂并包含更多的细节：

import cv2
import numpy as np

def improved_retinex(image):
    # 预处理
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    smooth_gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

    # 反向传播
    for _ in range(num_iterations):  # 迭代次数
        eq_img = cv2.equalizeHist(smooth_gray)  # 局部直方图均衡化
        reflectance = image / eq_img
        illumination = ...  # 光照估计，这里可能是全局均值或其他方法
        image = illumination * reflectance

    # 后处理
    return cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

# 使用
input_image = ...  # 加载图片
output = improved_retinex(input_image)