对retinex算法进行改进的python

Retinex算法是一种用于图像增强的算法，它的主要思想是通过分解图像的亮度和色彩信息，从而消除图像中的光照不均匀问题。以下是一个使用Python实现并改进Retinex算法的示例代码：

import numpy as np
import cv2

def MSR(image, scales=[15,80,250]):
    '''
    Multi-Scale Retinex implementation
    '''
    retinex_image = np.zeros_like(image).astype(np.float32)
    image = np.float32(image) + 1.0
    for scale in scales:
        blur = cv2.GaussianBlur(image, (0,0), scale)
        blur = np.clip(blur, 1, 255)
        retinex = np.log10(image) - np.log10(blur)
        retinex_image += retinex
    retinex_image = cv2.normalize(retinex_image, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
    retinex_image = np.uint8(retinex_image)
    return retinex_image

def MSRCR(image, sigma=30, G=5, b=25, alpha=125, beta=46, low_clip=0.01, high_clip=0.99):
    '''
    Multi-Scale Retinex with Color Restoration implementation
    '''
    img = np.float32(image) + 1.0
    img_sum = np.zeros_like(img)
    for i in range(G):
        s = sigma*(i+1)
        retinex = MSR(img, [s])
        img_sum += retinex
    img_sum = img_sum/G
    img_color = np.zeros_like(img)
    for i in range(3):
        img_color[:, :, i] = np.divide(img[:, :, i], img_sum)
    img_color = alpha * img_color
    img_color = np.exp(img_color - b)
    img_color = np.clip(img_color, 0, 255)
    img_color_sum = np.sum(img_color, axis=2, keepdims=True)
    img_color = beta * (np.divide(img_color, img_color_sum) + 1)
    img_color = img_color * image
    img_color = cv2.normalize(img_color, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
    img_color = np.uint8(img_color)
    low_clip *= 255
    high_clip *= 255
    img_color = np.clip(img_color, low_clip, high_clip)
    return img_color

这里实现了两个函数，一个是多尺度Retinex算法（MSR），另一个是带有颜色恢复的多尺度Retinex算法（MSRCR）。其中，MSR函数将图像分解为多个尺度，计算每个尺度下的Retinex增强后的图像，最后将这些图像加权平均得到最终的增强后图像。MSRCR函数在MSR的基础上增加了颜色恢复的步骤，通过调整颜色通道之间的比例来恢复图像的色彩信息。

你可以使用这些函数来增强你的图像，例如：

import cv2

image = cv2.imread('test.jpg')
enhanced_image = MSRCR(image)
cv2.imshow('Enhanced Image', enhanced_image)
cv2.waitKey(0)

这里读取了一张图像，使用MSRCR函数进行增强，并将增强后的图像显示出来。你可以尝试使用不同的参数来调整增强效果。