retinex去雾代码py

Retinex是一种传统的去雾算法，它通过将图像分解成多个空间域和频率域的分量，然后通过调整这些分量的强度来增强图像的对比度和细节。

在Python中实现Retinex去雾算法的代码如下：

import cv2
import numpy as np

def retinex(img, sigma_list):
    # 将图像转换为float类型
    img = np.float32(img) + 1.0
    
    # 初始化输出图像
    output = np.zeros_like(img)
    
    # 计算每个sigma值的高斯滤波器
    for sigma in sigma_list:
        # 计算高斯滤波器
        kernel = cv2.getGaussianKernel(ksize=int(6*sigma+1), sigma=sigma)
        
        # 将滤波器的中心设为1
        kernel[int(3*sigma)] = 1.0
        
        # 对图像进行滤波
        output += cv2.filter2D(img, -1, kernel)
        
    # 将图像转换回uint8类型
    output = np.uint8(np.clip(output, 0, 255))
    
    return output

在这个代码中，我们使用了OpenCV的图像处理库来实现Retinex去雾算法。该算法接受一张输入图像和一个sigma_list，用于指定用于滤波的高斯滤波器的标准差。

在算法的主循环中，我们遍历每一个sigma值，计算对应的高斯滤波器，并将其应用到图像上。最后，我们根据输出的值来将输出图像转换回uint8类型，以便进行显示。