基于retinex网络模型的图像增强代码
时间: 2023-06-14 07:02:29 浏览: 121
图像增强-retinex算法matlab代码
以下是基于Retinex网络模型的图像增强代码示例,使用Python语言和OpenCV库实现:
```python
import cv2
import numpy as np
def retinex(img, sigma_list):
img_retinex = np.zeros_like(img)
for sigma in sigma_list:
img_retinex += np.log10(img) - np.log10(cv2.GaussianBlur(img, (0, 0), sigma))
img_retinex = img_retinex / len(sigma_list)
img_retinex = np.power(10, img_retinex)
return img_retinex.astype(np.uint8)
# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# Retinex算法增强
sigma_list = [15, 80, 250]
img_retinex = retinex(img, sigma_list)
# 显示原始图像和增强后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Retinex Enhanced Image', img_retinex)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
上述代码中,`retinex()`函数实现了基于Retinex网络模型的图像增强算法,其中`sigma_list`是指定高斯滤波器的标准差列表,用于控制图像的平滑程度。在主函数中,首先读取待增强的图像,并调用`retinex()`函数进行图像增强。最后,通过OpenCV的`imshow()`函数显示原始图像和增强后的图像。
需要注意的是,Retinex算法是一种无监督的图像增强方法,不需要任何人工标注的数据,但并不适用于所有类型的图像。在实际应用中,需要根据具体情况进行调整和优化。
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