基于多尺度Retinex图像增强python代码

基于多尺度Retinex图像增强是一种常用的计算机视觉技术，它通过模仿人眼对场景的理解来改善图像质量，特别是在低光照条件下。Retinex理论假设每个像素的颜色是由两个成分组成的：全局光照和局部材质反射。Python中实现这种算法的一般步骤包括：

1. 导入必要的库：如`numpy`, `matplotlib`, 可能还有自定义的Retinex模块如果有的话。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from your_custom_retinex_module import MultiScaleRetinex

2. 初始化Retinex模型：

mr = MultiScaleRetinex()

3. 加载和预处理图像：

image = plt.imread('input_image.jpg')
image = preprocess(image)  # 根据需要进行灰度化、归一化等操作

4. 应用多尺度Retinex：

enhanced_image = mr.enhance(image)

5. 可视化结果：

plt.imshow(enhanced_image, cmap='gray')
plt.show()

相关问题

retinex图像增强python

Retinex是一种基于物理的图像增强方法，可以有效地提高图像的质量，尤其是在低光照条件下。在Python中，可以使用OpenCV或scikit-image等库实现Retinex图像增强。

以下是一个使用scikit-image库实现Retinex图像增强的示例代码：

import numpy as np
from skimage import exposure, img_as_float, color, restoration

# 读取图像
img = img_as_float(color.rgb2gray(io.imread('example.jpg')))

# 伽马校正
gamma_corrected = exposure.adjust_gamma(img, gamma=0.5)

# 双边滤波
denoised = restoration.denoise_bilateral(gamma_corrected, sigma_color=0.05, sigma_spatial=15)

# 多尺度Retinex算法
sigma_list = [15, 80, 250]
retinex = np.zeros_like(denoised)
for sigma in sigma_list:
    retinex += np.log10(denoised) - np.log10(cv2.GaussianBlur(denoised, (0, 0), sigma))
retinex = retinex / len(sigma_list)
retinex = np.exp(retinex)

# 直方图均衡化
enhanced = exposure.equalize_adapthist(retinex, clip_limit=0.03)

# 显示结果
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(8, 8))
ax = axes.ravel()

ax[0].imshow(img, cmap='gray')
ax[0].set_title('Original')

ax[1].imshow(gamma_corrected, cmap='gray')
ax[1].set_title('Gamma corrected')

ax[2].imshow(retinex, cmap='gray')
ax[2].set_title('Retinex')

ax[3].imshow(enhanced, cmap='gray')
ax[3].set_title('Enhanced')

plt.tight_layout()
plt.show()

这段代码首先读取了一张图像，并进行了伽马校正和双边滤波，然后使用多尺度Retinex算法对图像进行增强，最后进行了直方图均衡化。最终结果可以通过显示图像来查看。

对低照度图像的亮度通道用多尺度Retinex增强图像亮度代码

以下是Python实现的多尺度Retinex增强图像亮度的代码：

import cv2
import numpy as np

def multi_scale_retinex(img, sigma_list):
    retinex = np.zeros_like(img)
    for sigma in sigma_list:
        gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (0, 0), sigma)
        img_log = np.log10(img + 1)
        gaussian_log = np.log10(gaussian + 1)
        retinex += img_log - gaussian_log
    retinex = retinex / len(sigma_list)
    retinex = np.power(10, retinex) - 1
    retinex = np.uint8(retinex)
    return retinex

if __name__ == '__main__':
    img = cv2.imread('low_light_image.jpg')
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    sigma_list = [15, 80, 250]
    enhanced_img = multi_scale_retinex(img, sigma_list)
    cv2.imshow('Input Image', img)
    cv2.imshow('Enhanced Image', enhanced_img)
    cv2.waitKey(0)

在这个代码中，我们使用了OpenCV库实现了多尺度高斯模糊。函数`multi_scale_retinex`接收一张灰度图像和一个sigma列表作为输入，然后运行多尺度Retinex算法并返回增强后的图像。在主函数中，我们读取了一张低照度图像，将其转换为灰度图像，并使用上述函数增强了图像亮度。最后，我们将输入图像和增强后的图像一起显示出来。