retinex算法代码

Retinex算法是一种用于图像增强的计算机视觉算法。其目标是通过模拟人类视觉系统的特性来提高图像的质量和细节。下面是一个简单的Retinex算法的伪代码示例：

1. 初始化函数：
- 输入：原始图像（img）
- 输出：增强后的图像（enhanced_img）
- 初始化增强后的图像为与原始图像相同大小的全零矩阵

2. 多尺度增强：
- 为了提取图像的不同尺度的细节信息，使用一个高斯滤波器，在不同的尺度上对图像进行模糊处理，并将模糊后的图像与原始图像相减得到细节图像。
- 使用以下循环处理多个尺度的细节图像：
- 对原始图像（img）进行高斯滤波，得到模糊图像（blurred_img）
- 计算细节图像（detail_img）：细节图像 = 原始图像 - 模糊图像
- 将细节图像与增强后的图像相加：enhanced_img = enhanced_img + 细节图像

3. 动态范围调整：
- 为了修正图像的动态范围，将增强后的图像进行线性变换，使最亮的像素值为255，最暗的像素值为0，中间的像素值按比例调整。

4. 输出结果：返回增强后的图像（enhanced_img）

这只是一个简单的Retinex算法伪代码示例，实际的实现可能会更复杂，但是基本思想是通过多尺度增强和动态范围调整来提高图像的质量和细节。

相关问题

Retinex 算法代码

Retinex算法是一种图像增强算法，它可以提高图像的亮度、对比度和饱和度。以下是一个简单的Retinex算法的Python代码实现：

import cv2
import numpy as np

def singleScaleRetinex(img, sigma):
    # 将图像转换为浮点数类型
    img = np.float64(img)
    # 计算对数值
    img_log = np.log10(img + 1.0)
    # 计算高斯滤波器
    gauss = cv2.GaussianBlur(img, (0,0), sigma)
    # 计算高斯滤波器的对数值
    gauss_log = np.log10(gauss + 1.0)
    # 计算差异
    img_retinex = img_log - gauss_log
    # 将图像转换回uint8类型
    img_retinex = np.uint8(np.clip((img_retinex + 1.0) * (255.0 / np.max(img_retinex)), 0, 255))
    return img_retinex

def multiScaleRetinex(img, sigma_list):
    # 将图像转换为浮点数类型
    img = np.float64(img)
    # 计算对数值
    img_log = np.log10(img + 1.0)
    # 初始化图像
    img_retinex = np.zeros_like(img)
    # 对每个sigma值进行单尺度Retinex处理
    for sigma in sigma_list:
        # 计算高斯滤波器
        gauss = cv2.GaussianBlur(img, (0,0), sigma)
        # 计算高斯滤波器的对数值
        gauss_log = np.log10(gauss + 1.0)
        # 计算差异
        img_retinex += img_log - gauss_log
    # 将图像转换回uint8类型
    img_retinex = np.uint8(np.clip((img_retinex + 1.0) * (255.0 / np.max(img_retinex)), 0, 255))
    return img_retinex

def colorRestoration(img, alpha, beta):
    # 将图像转换为浮点数类型
    img = np.float64(img)
    # 分离通道
    b, g, r = cv2.split(img)
    # 计算均值
    mb, mg, mr = cv2.mean(b), cv2.mean(g), cv2.mean(r)
    # 进行颜色恢复
    b = np.uint8(np.clip(b * alpha / mb, 0, 255))
    g = np.uint8(np.clip(g * alpha / mg, 0, 255))
    r = np.uint8(np.clip(r * alpha / mr, 0, 255))
    # 合并通道
    img_color = cv2.merge([b, g, r])
    # 调整饱和度
    img_hsv = cv2.cvtColor(img_color, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    img_hsv[:,:,1] = np.uint8(np.clip(img_hsv[:,:,1] * beta, 0, 255))
    img_color = cv2.cvtColor(img_hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)
    return img_color

def MSRCP(img, sigma_list, alpha, beta):
    # 多尺度Retinex处理
    img_retinex = multiScaleRetinex(img, sigma_list)
    # 颜色恢复
    img_color = colorRestoration(img, alpha, beta)
    # 合并图像
    img_msrcp = cv2.addWeighted(img_retinex, 0.75, img_color, 0.25, 0)
    return img_msrcp

使用时，可以先调用`MSRCP()`函数，然后传入图像，sigma值列表、alpha和beta参数，函数将返回经过Retinex增强处理的图像。例如：

img = cv2.imread('test.jpg')
sigma_list = [15, 80, 250]
alpha = 128
beta = 1.5
img_msrcp = MSRCP(img, sigma_list, alpha, beta)
cv2.imshow('MSRCP', img_msrcp)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这将会显示经过Retinex增强处理的图像。

retinex算法代码python

Retinex 算法是一种光学图像处理方法，用于解决图像的明暗不均匀的问题。Retinex 算法实现的关键就是对图像中的亮度进行调整，以便让图像中的明暗关系更加均衡。

在 Python 中，有很多种不同的 Retinex 算法实现方法，具体实现代码也会因为不同的算法方法而有所差异。以下是一个 Python 的 Retinex 算法实现示例：

import numpy as np
from scipy.signal import convolve2d
from matplotlib.pyplot import imread, imshow

def retinex_algorithm(image, sigmas=[15, 80, 250], gain=7, offset=0):
    # 转换为浮点数格式
    image = image.astype(np.float)
    # 对图像进行平滑处理
    smooth_image = np.log(convolve2d(image, np.ones((3, 3)), mode='same'))
    # 对图像进行差分处理
    diff_image = np.zeros_like(image)
    for sigma in sigmas:
        diff_image += np.log(image) - np.log(convolve2d(image, np.ones((sigma, sigma)), mode='same'))
    # 将平滑处理后的图像和差分处理后的图像加权相加，得到最终的结果
    result_image = gain * (smooth_image + diff_image) + offset
    # 将结果的值域缩放到0-255
    result_image = (result_image - np.min(result_image)) * (255 / (np.max(result_image) - np.min(result_image)))
    
    return result_image.astype(np.uint8)

# 读取图片并展示
image = imread('image.png')
imshow(image)

# 对图片进行 Retinex 算法处理，并展示结果
result_image = retinex_algorithm(image)
imshow(result_image)

这个代码实现中，首先将图像转换为浮点数格式，然后对图像进行平滑处理和差分处理。最终的结果是将平滑处理后的图像和差分处理后的图像加权相加得到的。在实现的过程中，可以通过调整 sigmas、gain 和 offset 等参数，改变算法的表现效果。