多尺度Retinex算法代码

以下是一个基于Python的多尺度Retinex算法的代码示例：

import cv2
import numpy as np

def msr(image, sigma_list):
    # 将图像转换为灰度图像
    image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 初始化输出图像
    output = np.zeros_like(image)

    # 对每个尺度进行处理
    for sigma in sigma_list:
        # 计算高斯滤波器的大小
        ksize = int(2 * np.ceil(3 * sigma) + 1)

        # 对图像进行高斯滤波
        image_blur = cv2.GaussianBlur(image_gray, (ksize, ksize), sigma)

        # 计算Retinex增益
        gain = np.log10(image_gray + 1) - np.log10(image_blur + 1)

        # 对增益进行限制
        gain[gain < 0] = 0

        # 计算Retinex输出
        output[:, :, 0] += cv2.GaussianBlur(gain * image[:, :, 0], (ksize, ksize), sigma)
        output[:, :, 1] += cv2.GaussianBlur(gain * image[:, :, 1], (ksize, ksize), sigma)
        output[:, :, 2] += cv2.GaussianBlur(gain * image[:, :, 2], (ksize, ksize), sigma)

    # 对输出进行限制
    output = np.clip(output, 0, 255)

    # 将图像转换回BGR格式
    output = cv2.cvtColor(output.astype(np.uint8), cv2.COLOR_BGR2RGB)

    return output

其中，`image`是输入图像，`sigma_list`是一个包含不同尺度高斯滤波器标准差的列表。函数返回一个多尺度Retinex增益的输出图像。可以调整`sigma_list`中的标准差值来控制算法的效果。