retinex图像增强python

Retinex是一种图像增强算法，它通过模拟人眼对场景光照的感知来增强图像。Python中有很多实现Retinex算法的库，其中最常用的是OpenCV和scikit-image。下面是一个使用scikit-image实现Retinex图像增强的代码示例：

首先需要安装scikit-image库：

pip install scikit-image

然后就可以使用以下代码实现Retinex图像增强了：

from skimage import io, img_as_float
from skimage.restoration import denoise_tv_chambolle
from skimage.exposure import equalize_adapthist
from skimage.color import rgb2gray

# 读取图像
image = img_as_float(io.imread('example.jpg'))

# 去噪
image = denoise_tv_chambolle(image, weight=0.1, multichannel=True)

# 将彩色图像转换为灰度图像
image_gray = rgb2gray(image)

# 使用CLAHE算法进行直方图均衡化
image_clahe = equalize_adapthist(image_gray, clip_limit=0.03)

# 计算Retinex算法中的低频分量
low_frequencies = cv2.GaussianBlur(image_clahe, (51, 51), 0)

# 计算Retinex算法中的高频分量
high_frequencies = image_gray - low_frequencies

# 将低频分量和高频分量加权重构原始图像
image_retinex = low_frequencies + 0.25 * high_frequencies

# 将图像像素值缩放到0-255范围内
image_retinex = (image_retinex - image_retinex.min()) / (image_retinex.max() - image_retinex.min()) * 255

# 保存增强后的图像
io.imsave('example_retinex.jpg', img_as_float(image_retinex))

这段代码中，我们先使用TV去噪算法去除图像中的噪点；然后使用CLAHE算法进行直方图均衡化，以增强图像的对比度；接着使用高斯滤波器计算Retinex算法中的低频分量，再通过减法计算高频分量；最后将低频分量和高频分量加权重构原始图像，并将像素值缩放到0-255范围内，最终保存增强后的图像。