读取图像进行带色彩恢复因子的Retinex算法亮度增强的python代码

以下是一个基于Python的读取图像并进行带色彩恢复因子的Retinex算法亮度增强的代码示例：

import cv2
import numpy as np

def retinex_with_color_restoration(img, sigma_list=[15, 80, 250], G=5, b=25, alpha=125, beta=46, low_clip=0.01, high_clip=0.99):
    img = np.float64(img) + 1.0

    img_retinex = np.zeros_like(img)
    for sigma in sigma_list:
        img_retinex += np.log10(img) - np.log10(cv2.GaussianBlur(img, (G, G), sigma))

    img_color = np.zeros_like(img)
    for channel in range(3):
        img_color[:, :, channel] = np.median(img[:, :, channel])

    img_msb = np.max(img_color, axis=2)

    img_msb = (cv2.GaussianBlur(img_msb, (b, b), sigma_list[0]) + alpha) * 255 / (beta + alpha)

    img_retinex = cv2.normalize(img_retinex, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
    img_retinex = np.uint8(np.clip((img_retinex * img_msb) / 255.0, 0, 255))

    low_val, high_val = np.percentile(img_retinex, [low_clip * 100, high_clip * 100])
    img_retinex = np.uint8(cv2.normalize(img_retinex, None, low_val, high_val, cv2.NORM_MINMAX))

    return img_retinex

# 读取图像
img = cv2.imread('example.jpg')

# 进行带色彩恢复因子的Retinex算法亮度增强
img_retinex = retinex_with_color_restoration(img)

# 显示结果
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Retinex', img_retinex)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述示例中，`cv2.imread('example.jpg')`会读取名为`example.jpg`的图像，然后使用`retinex_with_color_restoration()`函数对其进行带色彩恢复因子的Retinex算法亮度增强。最后，使用`cv2.imshow()`函数显示原始图像和增强后的图像。

注意，为了使结果更加清晰，可能需要根据具体情况调整参数。