retinex算法python代码

以下是Retinex算法的Python代码实现：

import cv2
import numpy as np

def multiScaleRetinex(img, sigma_list):
    # 对图像进行灰度变换
    img_retinex = np.log10(img)
    for sigma in sigma_list:
        # 计算高斯核大小
        ksize = int(2*np.ceil(3*sigma)+1)
        # 对图像进行高斯模糊
        img_blur = cv2.GaussianBlur(img, (ksize, ksize), sigma)
        # 对图像进行灰度变换
        img_retinex += np.log10(img) - np.log10(img_blur)
    # 对图像进行拉伸变换
    img_retinex = 255 * (img_retinex - np.min(img_retinex)) / (np.max(img_retinex) - np.min(img_retinex))
    return img_retinex

# 加载图像
img = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 对图像进行多尺度Retinex处理
img_retinex = multiScaleRetinex(img, [15, 80, 250])
# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('retinex', img_retinex)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`multiScaleRetinex`函数实现了多尺度Retinex算法的处理过程，`img`参数为输入图像，`sigma_list`参数为高斯核标准差列表。函数首先对输入图像进行灰度变换，然后依次对不同标准差的高斯核进行高斯模糊，并进行灰度变换。每次处理完后都将图像进行累加。最后对图像进行拉伸变换得到最终的结果。在主函数中，加载图像并调用`multiScaleRetinex`函数进行处理，最后显示原图和处理后的结果。