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()