retinex图像增强算法代码
时间: 2023-08-26 08:05:02 浏览: 77
Retinex(Retina + Cortex)图像增强算法是一种基于生物视觉的图像增强算法,它通过对图像进行多尺度分解和反演,消除了图像中的全局和局部的光照变化,从而使图像的细节更加清晰、亮度更加均衡。以下是一个基于Python的Retinex图像增强算法的代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
def retinex(img, sigma_list):
retinex_img = np.zeros_like(img)
for sigma in sigma_list:
img_blur = cv2.GaussianBlur(img, (0, 0), sigma)
img_blur = np.where(img_blur == 0, 0.01, img_blur)
retinex = np.log10(img) - np.log10(img_blur)
retinex_img += retinex
retinex_img = retinex_img / len(sigma_list)
retinex_img = np.exp(retinex_img)
return retinex_img.astype(np.uint8)
if __name__ == '__main__':
img = cv2.imread('lena.png')
sigma_list = [15, 80, 250]
retinex_img = retinex(img, sigma_list)
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Retinex Image', retinex_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例中,我们定义了一个名为`retinex`的函数,它接受一个图像和一个sigma值列表作为输入。对于每个sigma值,我们使用高斯滤波器对图像进行模糊处理,并计算图像的Retinex值。最后,我们将所有Retinex值的平均值指数化,并将其作为输出返回。在主函数中,我们加载原始图像并对其进行Retinex增强,然后显示原始图像和增强图像。