基于retinex网络模型的图像增强代码

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：

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。