retinex算法去雾处理的代码

Retinex算法是一种基于人眼视觉系统原理的图像去雾技术，它假设场景中存在局部光照一致性。在代码实现上，通常采用迭代过程来分离高光和低光部分。这里简单概述一下基本步骤：

1. **初始化**：创建一个空白的恢复图像I'。
2. **全局光照估计**：取一幅带雾图像I，通过直方图均衡化或者其他光照模型（如Gamma校正）得到全局亮度估计L。
3. **反光照度映射**：将原图像除以估计的光照值，I' = I / L。
4. **细节保留**：为了防止过度平滑，可以应用锐化滤波或非线性变换（如高斯金字塔），然后逐层逆运算。
5. **迭代更新**：通常会设置一个收敛条件，例如迭代次数或像素变化阈值。在每次迭代中，使用当前I'的亮度信息更新光照模型，直到满足停止条件。

以下是一个简单的Python示例（使用numpy库）：

import numpy as np

def apply_retinex(image, iterations=10):
    # 光照估计（这里简化为直接灰度平均）
    L = np.mean(image, axis=(0, 1))
    
    for _ in range(iterations):
        image_prime = image / L
        # 可能需要对image_prime应用锐化操作
        # image_prime = some_sharpening_operator(image_prime)
        
        # 更新光照模型
        L_new = np.mean(image_prime, axis=(0, 1))
        
        # 检查收敛
        if np.abs(L_new - L).mean() < convergence_threshold:
            break
        
        L = L_new
    
    return image_prime

这只是一个简化的版本，实际的Retinex算法可能会更复杂，并包含更多优化技巧。