多尺度Retinex代码

以下是一个基于Python的多尺度Retinex算法的代码示例：

import cv2
import numpy as np

def multiscale_retinex(img, sigma_list):
    retinex = np.zeros_like(img.astype(np.float32))
    for sigma in sigma_list:
        blur = cv2.GaussianBlur(img, (0, 0), sigma)
        retinex += np.log10(img + 1) - np.log10(blur + 1)
    retinex = (retinex / len(sigma_list)) * 255
    return retinex.astype(np.uint8)

# 载入图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 多尺度Retinex参数
sigma_list = [15, 80, 250]

# 执行多尺度Retinex
result = multiscale_retinex(img, sigma_list)

# 显示结果
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们使用了一个名为`multiscale_retinex`的函数来实现多尺度Retinex算法。该函数接受两个参数：输入图像和尺度列表。在函数中，我们首先将输入图像缩放到0到255之间的浮点数范围内。

然后，我们对每个给定的尺度执行高斯模糊，并计算原始图像和模糊图像之间的对数差。最后，我们将所有尺度的结果平均，并将其调整为0到255之间的整数范围。最后，我们显示输出结果。