retinex算法代码python
时间: 2023-06-06 11:02:55 浏览: 75
Retinex 算法是一种光学图像处理方法,用于解决图像的明暗不均匀的问题。Retinex 算法实现的关键就是对图像中的亮度进行调整,以便让图像中的明暗关系更加均衡。
在 Python 中,有很多种不同的 Retinex 算法实现方法,具体实现代码也会因为不同的算法方法而有所差异。以下是一个 Python 的 Retinex 算法实现示例:
```python
import numpy as np
from scipy.signal import convolve2d
from matplotlib.pyplot import imread, imshow
def retinex_algorithm(image, sigmas=[15, 80, 250], gain=7, offset=0):
# 转换为浮点数格式
image = image.astype(np.float)
# 对图像进行平滑处理
smooth_image = np.log(convolve2d(image, np.ones((3, 3)), mode='same'))
# 对图像进行差分处理
diff_image = np.zeros_like(image)
for sigma in sigmas:
diff_image += np.log(image) - np.log(convolve2d(image, np.ones((sigma, sigma)), mode='same'))
# 将平滑处理后的图像和差分处理后的图像加权相加,得到最终的结果
result_image = gain * (smooth_image + diff_image) + offset
# 将结果的值域缩放到0-255
result_image = (result_image - np.min(result_image)) * (255 / (np.max(result_image) - np.min(result_image)))
return result_image.astype(np.uint8)
# 读取图片并展示
image = imread('image.png')
imshow(image)
# 对图片进行 Retinex 算法处理,并展示结果
result_image = retinex_algorithm(image)
imshow(result_image)
```
这个代码实现中,首先将图像转换为浮点数格式,然后对图像进行平滑处理和差分处理。最终的结果是将平滑处理后的图像和差分处理后的图像加权相加得到的。在实现的过程中,可以通过调整 sigmas、gain 和 offset 等参数,改变算法的表现效果。