retinex图像增强python
时间: 2023-06-13 13:02:20 浏览: 56
Retinex是一种基于物理的图像增强方法,可以有效地提高图像的质量,尤其是在低光照条件下。在Python中,可以使用OpenCV或scikit-image等库实现Retinex图像增强。
以下是一个使用scikit-image库实现Retinex图像增强的示例代码:
```python
import numpy as np
from skimage import exposure, img_as_float, color, restoration
# 读取图像
img = img_as_float(color.rgb2gray(io.imread('example.jpg')))
# 伽马校正
gamma_corrected = exposure.adjust_gamma(img, gamma=0.5)
# 双边滤波
denoised = restoration.denoise_bilateral(gamma_corrected, sigma_color=0.05, sigma_spatial=15)
# 多尺度Retinex算法
sigma_list = [15, 80, 250]
retinex = np.zeros_like(denoised)
for sigma in sigma_list:
retinex += np.log10(denoised) - np.log10(cv2.GaussianBlur(denoised, (0, 0), sigma))
retinex = retinex / len(sigma_list)
retinex = np.exp(retinex)
# 直方图均衡化
enhanced = exposure.equalize_adapthist(retinex, clip_limit=0.03)
# 显示结果
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(8, 8))
ax = axes.ravel()
ax[0].imshow(img, cmap='gray')
ax[0].set_title('Original')
ax[1].imshow(gamma_corrected, cmap='gray')
ax[1].set_title('Gamma corrected')
ax[2].imshow(retinex, cmap='gray')
ax[2].set_title('Retinex')
ax[3].imshow(enhanced, cmap='gray')
ax[3].set_title('Enhanced')
plt.tight_layout()
plt.show()
```
这段代码首先读取了一张图像,并进行了伽马校正和双边滤波,然后使用多尺度Retinex算法对图像进行增强,最后进行了直方图均衡化。最终结果可以通过显示图像来查看。