Retinex算法通过对图像中的反射和光照分量进行分离，从而进行亮度增强代码

Retinex算法是通过对图像进行反射分量和光照分量的分离来实现图像增强的。反射分量指的是物体表面反射光线所形成的图像，而光照分量则是指在拍摄图像时所使用的光源所产生的光线分量。该算法通过对图像进行局部对比度的调整来增强图像的亮度和细节。

以下是一段Python代码示例，演示如何使用Retinex算法进行图像增强：

import cv2
import numpy as np

def retinex(image, sigma):
    # 高斯核大小
    ksize = int(2 * round(3 * sigma) + 1)
    
    # 灰度化
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 反射分量
    reflectance = cv2.GaussianBlur(gray, (ksize, ksize), sigma)
    
    # 光照分量
    illumination = np.log(gray) - np.log(reflectance)
    illumination = np.exp(cv2.GaussianBlur(illumination, (ksize, ksize), sigma))
    
    # 增强图像
    enhanced = np.uint8(np.clip(gray * illumination, 0, 255))
    
    return enhanced

# 读取图像
image = cv2.imread('input.jpg')

# 进行Retinex算法增强
enhanced = retinex(image, sigma=10)

# 显示结果
cv2.imshow('Input', image)
cv2.imshow('Enhanced', enhanced)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，sigma参数表示高斯核的标准差，用于控制算法的局部对比度调整程度。