写一段多尺度retinex的matlab代码

### 回答1：
在 MATLAB 中实现多尺度 Retinex 算法的代码如下：

function [imgOut] = multiscaleRetinex(img)
    % 设置多个尺度
    scales = [60, 100, 140];
    % 初始化输出图像
    imgOut = zeros(size(img));
    % 遍历每一个尺度
    for i = 1:length(scales)
        % 使用高斯滤波器模糊图像
        imgBlur = imgaussfilt(img, scales(i));
        % 计算对数后的图像
        imgLog = log(double(img) + 1);
        imgBlurLog = log(double(imgBlur) + 1);
        % 计算输出图像
        imgOut = imgOut + (imgLog - imgBlurLog);
    end
    % 把结果进行归一化处理
    imgOut = imgOut / length(scales);
    % 对结果取指数
    imgOut = exp(imgOut) - 1;
    % 将结果类型转回 uint8
    imgOut = uint8(imgOut);
end

这段代码实现了多尺度 Retinex 算法，它将输入图像模糊后计算对数，然后通过将多个尺度上的结果叠加到一起得到最终的结果。该代码可以帮助您更好地理解多尺度 Retinex 算法的工作原理。

### 回答2：
多尺度Retinex是一种用于图像增强的算法，主要通过模拟人眼感知来提高图像的亮度、对比度等视觉效果。以下是一段使用Matlab编写的多尺度Retinex算法的代码：

function enhanced_image = multiscale_retinex(input_image, scales, threshold)
    % 将输入图像转换为双精度浮点数类型
    image = im2double(input_image);
    
    % 初始化增强后的图像
    enhanced_image = zeros(size(image));
    
    % 对每个尺度进行处理
    for i = 1:length(scales)
        % 计算高斯滤波器的大小（根据尺度）
        sigma = scales(i) / 3;
        kernel_size = 2 * floor(3 * sigma) + 1;
        kernel = fspecial('gaussian', kernel_size, sigma);
        
        % 对图像进行高斯滤波
        blurred_image = imfilter(image, kernel, 'replicate');
        
        % 计算当前尺度下的反射率
        reflectance = log(image + 1) - log(blurred_image + 1);
        
        % 利用阈值进行反射率修正
        reflectance(reflectance < threshold) = threshold;
        
        % 对反射率进行增强
        enhanced_image = enhanced_image + reflectance;
    end
    
    % 对增强后的图像进行最终处理
    enhanced_image = enhanced_image / length(scales);
    
    % 将增强后的图像限制在合理范围内（0到1之间）
    enhanced_image = max(min(enhanced_image, 1), 0);
    
    % 将增强后的图像转换为8位无符号整数类型
    enhanced_image = im2uint8(enhanced_image);
end

在这段代码中，我们首先将输入图像转换为双精度浮点数类型，然后在每个尺度上进行处理。

对于每个尺度，我们首先根据尺度计算高斯滤波器的大小，并使用`fspecial`函数创建对应的高斯滤波器。

然后，我们对输入图像进行高斯滤波，得到模糊图像。接下来，计算当前尺度下的反射率，通过对取对数和减去模糊图像得到。

我们利用阈值来修正反射率，将低于阈值的部分设置为阈值。然后将修正后的反射率与之前的尺度相加，得到增强后的图像。

处理完所有尺度后，在最终处理步骤中，我们将增强后的图像除以尺度数目，对像素值进行归一化。

最后，我们将增强后的图像限定在合理范围内（0到1之间），并将其转换为8位无符号整数类型。最终得到的增强图像即为`enhanced_image`。