Retinex算法的python代码

以下是基于Python实现的多尺度Retinex算法的代码：

import cv2
import numpy as np

def single_scale_retinex(img, sigma):
    # 高斯模糊
    img_blur = cv2.GaussianBlur(img, (0, 0), sigma)
    # 计算对数值
    img_log = np.log10(np.float32(img)) - np.log10(np.float32(img_blur))
    # 反变换
    img_log = cv2.normalize(img_log, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
    img_retinex = np.uint8(img_log)
    return img_retinex

def multi_scale_retinex(img, sigma_list):
    img_retinex = np.zeros_like(img)
    for sigma in sigma_list:
        img_retinex += single_scale_retinex(img, sigma)
    img_retinex = img_retinex / len(sigma_list)
    return np.uint8(img_retinex)

if __name__ == '__main__':
    # 读取图像
    img = cv2.imread('image.jpg')
    # 设置sigma值
    sigma_list = [15, 80, 250]
    # 应用多尺度Retinex算法
    img_retinex = multi_scale_retinex(img, sigma_list)
    # 显示增强后的图像
    cv2.imshow('Retinex', img_retinex)
    cv2.waitKey()

在上述代码中，我们首先定义了单尺度Retinex和多尺度Retinex两个函数。单尺度Retinex函数通过对图像进行高斯模糊，计算图像的对数值，然后反变换得到增强后的图像。多尺度Retinex函数则将多个不同sigma值的单尺度Retinex图像进行平均，以产生更加自然、真实的图像。在测试代码中，我们读取了一张图像，并设置了sigma列表进行多尺度Retinex增强，最后通过cv2.imshow()函数显示增强后的图像。