多尺度retinex代码核心
时间: 2023-08-26 10:04:45 浏览: 41
多尺度Retinex算法的核心思想是将输入图像分解成多个不同尺度的图像,然后对每个尺度上的图像进行Retinex增强,最后合并所有尺度的结果得到最终输出。
在这个示例中,我们使用了一个名为`multiscale_retinex`的函数来实现多尺度Retinex算法。该函数接受两个参数:输入图像和尺度列表。
在函数中,我们首先将输入图像缩放到0到255之间的浮点数范围内,以保证计算的精度。然后,对于每个给定的尺度,我们使用高斯滤波器对输入图像进行模糊处理,并计算原始图像和模糊图像之间的对数差。这个对数差是多尺度Retinex算法的核心部分,它可以有效地去除图像中的背景光照影响,同时保留图像中的细节和纹理信息。最后,我们将所有尺度的结果平均,并将其调整为0到255之间的整数范围,得到最终输出结果。
这个示例代码中的多尺度Retinex算法比较简单,只使用了三个不同的尺度,实际上可以根据需要增加更多的尺度来进一步提高算法的效果。同时,还可以对算法中的一些参数进行调整,以适应不同的图像和应用场景。
相关问题
多尺度retinex代码
以下是一个基于Python的多尺度Retinex算法的代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
def multiscale_retinex(img, sigma_list):
retinex = np.zeros_like(img.astype(np.float32))
for sigma in sigma_list:
blur = cv2.GaussianBlur(img, (0, 0), sigma)
retinex += np.log10(img + 1) - np.log10(blur + 1)
retinex = (retinex / len(sigma_list)) * 255
return retinex.astype(np.uint8)
# 载入图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 多尺度Retinex参数
sigma_list = [15, 80, 250]
# 执行多尺度Retinex
result = multiscale_retinex(img, sigma_list)
# 显示结果
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例中,我们使用了一个名为`multiscale_retinex`的函数来实现多尺度Retinex算法。该函数接受两个参数:输入图像和尺度列表。在函数中,我们首先将输入图像缩放到0到255之间的浮点数范围内。
然后,我们对每个给定的尺度执行高斯模糊,并计算原始图像和模糊图像之间的对数差。最后,我们将所有尺度的结果平均,并将其调整为0到255之间的整数范围。最后,我们显示输出结果。
多尺度Retinex代码
以下是一个基于Python的多尺度Retinex算法的代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
def multiscale_retinex(img, sigma_list):
retinex = np.zeros_like(img.astype(np.float32))
for sigma in sigma_list:
blur = cv2.GaussianBlur(img, (0, 0), sigma)
retinex += np.log10(img + 1) - np.log10(blur + 1)
retinex = (retinex / len(sigma_list)) * 255
return retinex.astype(np.uint8)
# 载入图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 多尺度Retinex参数
sigma_list = [15, 80, 250]
# 执行多尺度Retinex
result = multiscale_retinex(img, sigma_list)
# 显示结果
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例中,我们使用了一个名为`multiscale_retinex`的函数来实现多尺度Retinex算法。该函数接受两个参数:输入图像和尺度列表。在函数中,我们首先将输入图像缩放到0到255之间的浮点数范围内。
然后,我们对每个给定的尺度执行高斯模糊,并计算原始图像和模糊图像之间的对数差。最后,我们将所有尺度的结果平均,并将其调整为0到255之间的整数范围。最后,我们显示输出结果。