带颜色恢复的多尺度Retinex算法（MSRCR）的优缺点

C知道：多尺度Retinex算法（MSRCR）是一种用于图像增强的算法，其优点包括能够有效地去除图像中的噪声和增强图像的细节，同时保持图像的自然感觉。缺点包括在处理大型图像时需要较长的计算时间，同时可能会导致图像的过度增强或失真。

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带色彩恢复因子的多尺度Retinex算法图像亮度增强代码

以下是带色彩恢复因子的多尺度Retinex算法图像亮度增强的Python代码：

import cv2
import numpy as np

def MSR(image, scales):
    weight = np.zeros_like(image)
    for scale in scales:
        blur = cv2.GaussianBlur(image, (0, 0), scale * 0.1)
        diff = cv2.absdiff(image, blur)
        diff = cv2.GaussianBlur(diff, (0, 0), scale * 0.1)
        weight += diff
    weight = (weight / len(scales)) + 1.0
    result = np.zeros_like(image)
    for i in range(3):
        result[:, :, i] = np.maximum(np.minimum((image[:, :, i] - weight[:, :, i] + 1.0) * 255.0, 255.0), 0.0)
    return result

def MSRCR(image, scales, radius, gamma):
    scales_1 = [0.25, 0.5, 1.0, 2.0, 4.0]
    scales_2 = [0.5, 1.0, 2.0, 4.0, 8.0]
    weights = []
    for scale in scales_2:
        weight = np.zeros_like(image)
        for radius in range(1, 6):
            weight += MSR(image, [scale]) * (gamma ** radius)
        weights.append(weight)
    weight = np.zeros_like(image)
    for i in range(3):
        weight[:, :, i] = np.mean([weight[:, :, i] for weight in weights], axis=0)
    weight = cv2.GaussianBlur(weight, (radius, radius), 0)
    result = np.zeros_like(image)
    for i in range(3):
        result[:, :, i] = np.maximum(np.minimum((image[:, :, i] - weight[:, :, i] + 1.0) * 255.0, 255.0), 0.0)
    return result

# 读取原始图像
image = cv2.imread("test.jpg")

# 调用MSRCR函数进行图像亮度增强
result = MSRCR(image, scales=[1.0], radius=15, gamma=1.0)

# 显示增强后的图像
cv2.imshow("Enhanced", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`MSR`函数为多尺度Retinex算法，`MSRCR`函数为带色彩恢复因子的多尺度Retinex算法。在`MSR`函数中，`image`参数为原始图像，`scales`参数为用于计算权重的高斯核尺度列表。在`MSRCR`函数中，`image`参数为原始图像，`scales`参数为用于计算权重的高斯核尺度列表，`radius`参数为色彩恢复因子的高斯核半径，`gamma`参数为色彩恢复因子的衰减系数。最终，`result`为增强后的图像。

多尺度Retinex算法代码

以下是一个基于Python的多尺度Retinex算法的代码示例：

import cv2
import numpy as np

def msr(image, sigma_list):
    # 将图像转换为灰度图像
    image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 初始化输出图像
    output = np.zeros_like(image)

    # 对每个尺度进行处理
    for sigma in sigma_list:
        # 计算高斯滤波器的大小
        ksize = int(2 * np.ceil(3 * sigma) + 1)

        # 对图像进行高斯滤波
        image_blur = cv2.GaussianBlur(image_gray, (ksize, ksize), sigma)

        # 计算Retinex增益
        gain = np.log10(image_gray + 1) - np.log10(image_blur + 1)

        # 对增益进行限制
        gain[gain < 0] = 0

        # 计算Retinex输出
        output[:, :, 0] += cv2.GaussianBlur(gain * image[:, :, 0], (ksize, ksize), sigma)
        output[:, :, 1] += cv2.GaussianBlur(gain * image[:, :, 1], (ksize, ksize), sigma)
        output[:, :, 2] += cv2.GaussianBlur(gain * image[:, :, 2], (ksize, ksize), sigma)

    # 对输出进行限制
    output = np.clip(output, 0, 255)

    # 将图像转换回BGR格式
    output = cv2.cvtColor(output.astype(np.uint8), cv2.COLOR_BGR2RGB)

    return output

其中，`image`是输入图像，`sigma_list`是一个包含不同尺度高斯滤波器标准差的列表。函数返回一个多尺度Retinex增益的输出图像。可以调整`sigma_list`中的标准差值来控制算法的效果。