MSRCR python代码

以下是一个简单的 Python 实现 MSRCR（多尺度 Retinex with Color Restoration）的示例代码：

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)
        blur = cv2.GaussianBlur(blur, (0, 0), scale)
        diff = image - blur
        weight += np.abs(diff)
    weight = np.mean(weight, axis=2, keepdims=True)
    weight = np.clip(weight, 1, 255)
    output = np.zeros_like(image)
    for i in range(3):
        output[:,:,i] = np.log(image[:,:,i] + 1) - np.log(weight[:,:,0] + 1)
    output = np.exp(output)
    return output

def MSRCR(image, scales, alpha=125, beta=46, gamma=15):
    img = np.float64(image) + 1.0
    img_msr = MSR(img, scales)
    img_msrcr = np.zeros_like(img)
    for i in range(3):
        img_msrcr[:,:,i] = (alpha / 255.0) * (img[:,:,i] / img_msr[:,:,i])
        img_msrcr[:,:,i] = np.power(img_msrcr[:,:,i], beta)
        img_msrcr[:,:,i] = img_msrcr[:,:,i] * (gamma / 255.0)
        img_msrcr[:,:,i] = np.clip(img_msrcr[:,:,i], 0, 1) * 255.0
    return np.uint8(img_msrcr - 1.0)

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 设置尺度参数
scales = [15, 80, 250]

# 进行 MSRCR 处理
output = MSRCR(image, scales)

# 显示结果
cv2.imshow('Input', image)
cv2.imshow('Output', output)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例代码中，我们首先定义了一个 `MSR` 函数用于进行多尺度 Retinex 处理，然后定义了一个 `MSRCR` 函数用于在 MSR 处理的基础上进行颜色恢复和调整。在使用时，我们需要指定图像和尺度参数，然后调用 `MSRCR` 函数即可得到处理后的结果。