利用retinex将hsi图像的i分量拆分成光照分量和反射分量代码

以下是利用Retinex算法将HSI图像的I分量拆分成光照分量和反射分量的Python代码：

import numpy as np
from skimage import color

def retinex(img, sigma_list):
    img = np.float64(img)
    ret = np.zeros_like(img)
    for sigma in sigma_list:
        img_blur = cv2.GaussianBlur(img, (0, 0), sigma)
        img_blur[img_blur == 0] = 0.0001
        ret += np.log10(img) - np.log10(img_blur)
    return ret / len(sigma_list)

def hsi_to_rgb(hsi):
    rgb = color.hsv2rgb(hsi)
    return np.uint8(rgb * 255)

def rgb_to_hsi(rgb):
    hsi = color.rgb2hsv(rgb)
    return hsi

def i_to_light_reflection(i):
    log_i = np.log10(i)
    light = retinex(log_i, [5, 15, 25])
    reflection = log_i - light
    return light, reflection

# 读取HSI图像
hsi_img = cv2.imread('hsi_image.jpg')
hsi_img = cv2.cvtColor(hsi_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
hsi_img = rgb_to_hsi(hsi_img)

# 将I分量拆分成光照分量和反射分量
i = hsi_img[:, :, 2]
light, reflection = i_to_light_reflection(i)

# 合并HSI图像的H、S分量和拆分后的光照分量、反射分量
hsi_light = np.dstack((hsi_img[:, :, 0], hsi_img[:, :, 1], light))
hsi_reflection = np.dstack((hsi_img[:, :, 0], hsi_img[:, :, 1], reflection))

# 将HSI图像转换为RGB图像
rgb_light = hsi_to_rgb(hsi_light)
rgb_reflection = hsi_to_rgb(hsi_reflection)

其中，`retinex()`函数是Retinex算法的实现函数，`hsi_to_rgb()`和`rgb_to_hsi()`函数分别用于将RGB图像转换为HSI图像和将HSI图像转换为RGB图像。`i_to_light_reflection()`函数实现将HSI图像的I分量拆分成光照分量和反射分量。最后，将HSI图像的H、S分量和拆分后的光照分量、反射分量合并，并通过`hsi_to_rgb()`函数将HSI图像转换为RGB图像。