使用C++OpenCV写一段单尺度Retinex处理图像的函数

下面是一个使用C++和OpenCV库实现的单尺度Retinex处理图像的函数，该函数可以对输入的图像进行Retinex算法处理，提高图像的对比度和亮度。

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

void single_scale_retinex(Mat& src, Mat& dst, double sigma, double gain, double offset)
{
    Mat log_I, log_I_blur, log_R, log_G, log_B, log_R_blur, log_G_blur, log_B_blur;
    vector<Mat> bgr_planes;
    split(src, bgr_planes);

    // 计算对数值
    double eps = 1e-6;
    log(bgr_planes[0] + eps, log_B);
    log(bgr_planes[1] + eps, log_G);
    log(bgr_planes[2] + eps, log_R);

    // 高斯模糊
    GaussianBlur(log_R, log_R_blur, Size(0, 0), sigma);
    GaussianBlur(log_G, log_G_blur, Size(0, 0), sigma);
    GaussianBlur(log_B, log_B_blur, Size(0, 0), sigma);

    // 计算对比度增益
    log_I = (log_R + log_G + log_B) / 3.0;
    log_I_blur = (log_R_blur + log_G_blur + log_B_blur) / 3.0;
    Mat log_C = log_I - log_I_blur;
    double mean_C = exp(mean(log_C))[0];
    double alpha = gain / mean_C;

    // 校正图像
    Mat R = exp(alpha * (log_R - log_R_blur) - offset);
    Mat G = exp(alpha * (log_G - log_G_blur) - offset);
    Mat B = exp(alpha * (log_B - log_B_blur) - offset);
    R = min(max(R, 0.0), 255.0);
    G = min(max(G, 0.0), 255.0);
    B = min(max(B, 0.0), 255.0);

    vector<Mat> out_planes = { B, G, R };
    merge(out_planes, dst);
}

该函数接受五个参数：
1. `src`：输入图像，类型为`Mat`。
2. `dst`：输出图像，类型为`Mat`，函数将对`src`进行Retinex算法处理后得到的结果存储在`dst`中。
3. `sigma`：高斯模糊的标准差，类型为`double`，用于平滑对数图像，减少噪声的影响。
4. `gain`：对比度增益的倍数，类型为`double`，用于校正图像的对比度。
5. `offset`：校正图像的偏移量，类型为`double`，用于调整图像的亮度。

在函数中，我们首先对输入图像进行了RGB三通道的拆分，并对每个通道的像素值进行了对数变换。然后，我们使用高斯模糊来平滑对数图像，减少噪声的影响。接着，我们计算了图像的对比度增益，用于校正图像的对比度。最后，我们对每个通道的对数图像进行了校正，得到校正后的图像。在对图像进行校正之后，我们使用`min`和`max`函数将像素值限制在0-255之间，避免了像素值超出范围的问题。

调用该函数的示例代码如下：

int main()
{
    Mat src = imread("input.jpg");
    Mat dst;
    double sigma = 30.0;
    double gain = 100.0;
    double offset = 128.0;
    single_scale_retinex(src, dst, sigma, gain, offset);
    imshow("output", dst);
    waitKey(0);
    return 0;
}

在示例代码中，我们读入了一张图像，然后对其进行Retinex算法处理，并将结果显示在窗口中。