单尺度retinex算法python代码

以下是单尺度Retinex算法的Python代码实现：

import cv2
import numpy as np

def singleScaleRetinex(img, sigma):
    # 计算高斯核大小
    ksize = int(2*np.ceil(3*sigma)+1)
    # 对图像进行高斯模糊
    img_blur = cv2.GaussianBlur(img, (ksize, ksize), sigma)
    # 计算拉普拉斯算子
    img_lap = cv2.Laplacian(img_blur, cv2.CV_64F)
    # 计算拉普拉斯算子的标准差
    std = np.std(img_lap)
    # 对图像进行灰度变换
    img_retinex = np.log10(img) - np.log10(img_blur)
    # 对图像进行拉伸变换
    img_retinex = 255 * (img_retinex - np.min(img_retinex)) / (np.max(img_retinex) - np.min(img_retinex))
    # 对图像进行平滑
    img_retinex = cv2.GaussianBlur(img_retinex, (ksize, ksize), sigma)
    return img_retinex

# 加载图像
img = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 对图像进行单尺度Retinex处理
img_retinex = singleScaleRetinex(img, 50)
# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('retinex', img_retinex)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`singleScaleRetinex`函数实现了单尺度Retinex算法的处理过程，`img`参数为输入图像，`sigma`参数为高斯核标准差。函数首先对输入图像进行高斯模糊，然后计算拉普拉斯算子的标准差，接着对图像进行灰度变换和拉伸变换，最后再进行一次平滑操作得到最终的结果。在主函数中，加载图像并调用`singleScaleRetinex`函数进行处理，最后显示原图和处理后的结果。