Retinex代码python

Retinex算法是一种用于增强图像亮度和对比度的算法，下面是一个简单的Python实现：

import cv2
import numpy as np

def singleScaleRetinex(img, sigma):
    retinex = np.log10(img) - np.log10(cv2.GaussianBlur(img, (0, 0), sigma))
    return retinex

def multiScaleRetinex(img, sigma_list):
    retinex = np.zeros_like(img)
    for sigma in sigma_list:
        retinex += singleScaleRetinex(img, sigma)
    retinex = retinex / len(sigma_list)
    return retinex

def colorRestoration(img, alpha, beta):
    img_sum = np.sum(img, axis=2, keepdims=True)
    color_restoration = beta * (np.log10(alpha * img) - np.log10(img_sum))
    return color_restoration

def automatedMSRCR(img, sigma_list=[15, 80, 250], alpha=125, beta=46):
    img = np.float64(img) + 1.0
    img_retinex = multiScaleRetinex(img, sigma_list)
    img_color = colorRestoration(img, alpha, beta)
    img_msrcr = np.multiply(img_retinex, img_color)
    img_msrcr = np.uint8(np.minimum(np.maximum(img_msrcr, 0), 255))
    return img_msrcr

这个实现包含了单尺度Retinex、多尺度Retinex和颜色恢复三个步骤。你可以使用`automatedMSRCR`方法对输入图像进行Retinex增强处理。例如：

img = cv2.imread('input.jpg')
result = automatedMSRCR(img)
cv2.imwrite('output.jpg', result)

其中，`sigma_list`是用于多尺度Retinex的高斯核大小列表，`alpha`和`beta`是用于颜色恢复的两个参数，可以根据实际情况进行调整。