Retinex算法实现低照度图像增强系统设计代码

以下是Retinex算法实现低照度图像增强的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

def retinex(img, sigma_list):
    img = np.float64(img) + 1.0
    result_log = np.zeros_like(img)
    for sigma in sigma_list:
        blur = cv2.GaussianBlur(img, (0, 0), sigma)
        blur_log = np.log(blur)
        result_log += blur_log
    result_log = result_log / len(sigma_list)
    result = np.float64(img) * np.exp(-result_log)
    result = np.uint8(result - 1.0)
    return result

if __name__ == '__main__':
    # 读取图像
    img = cv2.imread('low_light.jpg')
    # Retinex增强
    result = retinex(img, [15, 80, 250])
    # 显示结果
    cv2.imshow('result', result)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们使用了Retinex算法来增强一张低照度的图像。该算法使用了一组高斯核作为滤波器对图像进行处理，然后将处理后的结果进行加权平均，得到最终的增强图像。sigma_list参数指定了使用的高斯核的标准差。通过调整这个参数，可以得到不同的增强效果。