retinex图像去雾代码

以下是一个基于Retinex算法的图像去雾代码示例：

import cv2
import numpy as np

def retinex_dehaze(image, sigma=15, gain=0.8, offset=0.001):
    # 将图像转换为浮点类型
    image = image.astype(np.float32) / 255.0
    
    # 计算图像的亮度分量
    Y = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2YUV)[:, :, 0]
    
    # 对亮度分量进行Retinex增强
    log_Y = np.log10(Y + offset)
    mean_log = cv2.GaussianBlur(log_Y, (sigma, sigma), 0)
    diff = log_Y - mean_log
    enhanced_Y = np.power(10, mean_log + gain * diff)
    
    # 将增强后的亮度分量与原图像的色度分量合并
    enhanced_image = cv2.cvtColor(cv2.merge([enhanced_Y, Y, Y]), cv2.COLOR_YUV2BGR)
    
    return (enhanced_image * 255).clip(0, 255).astype(np.uint8)

# 读取输入图像
image = cv2.imread('input.jpg')

# 去雾处理
dehazed_image = retinex_dehaze(image)

# 显示结果
cv2.imshow('Input', image)
cv2.imshow('Dehazed', dehazed_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，`retinex_dehaze` 函数实现了Retinex去雾算法。它首先将输入图像转换为浮点类型，并提取出亮度分量。然后，对亮度分量进行Retinex增强，最后将增强后的亮度分量与原图像的色度分量合并，得到去雾后的图像。

你可以将输入图像的文件路径替换为你想要去雾的图像文件路径。此代码使用OpenCV库进行图像的读取和显示。