%分离背景光 I_gray = rgb2gray(I); back = imopen(I_gray, strel('disk', 3)); figure;imshow(back); 利用retinex和白平衡算法进行增强 matlab如何编写

以下是利用Retinex和白平衡算法进行增强的Matlab代码：

% 读入图像并转为灰度图像
I = imread('image.jpg');
I_gray = rgb2gray(I);

% 分离背景光
back = imopen(I_gray, strel('disk', 3));

% Retinex算法增强
R = log(double(I_gray)) - log(double(back));
R = (R - min(R(:))) / (max(R(:)) - min(R(:)));
R = imadjust(R, [0.1 0.9], []);

% 白平衡
R_mean = mean2(R);
R = R / R_mean * 0.5;
R = imadjust(R, [], [], 0.5);

% 显示增强后的图像
figure;
subplot(1,2,1); imshow(I);
subplot(1,2,2); imshow(R);

其中，Retinex算法增强的部分使用了公式：

R = log(double(I_gray)) - log(double(back));

其中，double()将图像转为双精度浮点数，log()表示自然对数，相减后得到图像的反射率，再进行归一化和亮度调整。白平衡算法使用了简单的灰度均值白平衡算法，将增强后的图像亮度调整到0.5。