Retinex多尺度MSR代码

由于Retinex算法有多种实现方式，以下是一种基于多尺度MSR（Multi-Scale Retinex）的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

def multi_scale_retinex(img, sigma_list):
    # 定义高斯滤波器函数
    def gaussian_filter(size, sigma):
        gaussian_kernel = np.zeros((size, size), np.float32)
        center = size // 2
        for i in range(size):
            for j in range(size):
                x, y = i - center, j - center
                gaussian_kernel[i, j] = np.exp(-(x**2 + y**2) / (2 * sigma**2))
        gaussian_kernel /= np.sum(gaussian_kernel)
        return gaussian_kernel
    
    # 将图像转换为灰度图像
    img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY).astype(np.float32) / 255
    
    # 定义多尺度MSR参数
    alpha, beta, gamma = 125, 46, 15
    
    # 对不同尺度的高斯滤波器进行MSR处理
    img_msr = np.zeros(img_gray.shape, np.float32)
    for sigma in sigma_list:
        img_filtered = cv2.filter2D(img_gray, -1, gaussian_filter(15, sigma))
        img_log = np.log10(img_gray + 1) - np.log10(img_filtered + 1)
        img_msr += alpha * img_log - beta * np.log10(sigma) - gamma
    
    # 对MSR结果进行归一化
    img_msr = (img_msr - np.min(img_msr)) / (np.max(img_msr) - np.min(img_msr))
    
    return img_msr

if __name__ == '__main__':
    # 读取图像
    img = cv2.imread('test.jpg')
    
    # 处理图像
    sigma_list = [15, 80, 250]
    img_msr = multi_scale_retinex(img, sigma_list)
    
    # 显示结果
    cv2.imshow('Original Image', img)
    cv2.imshow('Multi-Scale Retinex Image', img_msr)
    cv2.waitKey(0)

该代码实现了一个简单的多尺度MSR算法，其中`sigma_list`是多尺度参数列表，每个参数对应一个高斯滤波器的标准差。通过对不同尺度的图像进行MSR处理，最终得到一个归一化的Retinex图像。需要注意的是，该代码中使用的是基于对数域的MSR算法，与一些其他实现方式可能存在一些差异。