automatedMSRCR算法opencv 实现

自适应多尺度Retinex（MSRCR）算法是一种图像增强算法，可以帮助提高图像的质量。该算法的实现可以使用OpenCV库。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用OpenCV实现自适应多尺度Retinex算法：

import cv2

def automatedMSRCR(image):
    # 将图像转换为灰度
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 计算图像的对数
    log = cv2.log(gray.astype('float') + 1.0)

    # 计算亮度分量的平均值
    mean = cv2.mean(log)[0]

    # 计算亮度分量的标准偏差
    stddev = cv2.meanStdDev(log)[1][0][0]

    # 计算增益和偏移量
    alpha = 0.2
    beta = (1.0 - alpha) * mean

    # 计算对数的自适应多尺度Retinex
    s1 = cv2.GaussianBlur(log, (0, 0), 15) - cv2.GaussianBlur(log, (0, 0), 101)
    s2 = cv2.GaussianBlur(log, (0, 0), 3) - cv2.GaussianBlur(log, (0, 0), 15)
    s3 = cv2.GaussianBlur(log, (0, 0), 3) - log

    # 将增益和偏移量应用于结果
    result = cv2.normalize(alpha * (s1 + s2 + s3) + beta, None, 0.0, 255.0, cv2.NORM_MINMAX)
    result = cv2.convertScaleAbs(result)

    # 返回增强的图像
    return result

上述代码中，我们首先将图像转换为灰度图像，然后计算其对数。接下来，我们计算亮度分量的平均值和标准偏差，并使用这些值计算增益和偏移量。最后，我们计算对数的自适应多尺度Retinex，并将增益和偏移量应用于结果。

请注意，此代码仅用于演示目的，可能需要进行优化以获得更好的性能和结果。