def MSRCR(img, sigma_list, G, b, alpha, beta, low_clip, high_clip):
时间: 2024-05-31 07:14:37 浏览: 3
这是一个函数定义,可能用于多尺度对比度增强(Multi-Scale Retinex with Color Restoration)的算法实现。该函数接受以下参数:
- img:待处理的图像
- sigma_list:高斯核的标准差列表,用于进行多尺度分解
- G:控制增强的非线性函数
- b:控制增强的非线性函数
- alpha:控制颜色恢复的参数
- beta:控制颜色恢复的参数
- low_clip:输出像素值的下限裁剪
- high_clip:输出像素值的上限裁剪
该函数的具体实现可能需要结合算法原理进行理解。
相关问题
参数应该写多少def MSRCR(img, sigma_list, G, b, alpha, beta, low_clip, high_clip): img = np.float64(img) + 1.0 img_retinex = multiScaleRetinex(img, sigma_list) img_color = colorRestoration(img, alpha, beta) img_msrcr = G * (img_retinex * img_color + b) for i in range(img_msrcr.shape[2]): img_msrcr[:, :, i] = (img_msrcr[:, :, i] - np.min(img_msrcr[:, :, i])) / \ (np.max(img_msrcr[:, :, i]) - np.min(img_msrcr[:, :, i])) * \ 255 img_msrcr = np.uint8(np.minimum(np.maximum(img_msrcr, 0), 255)) img_msrcr = simplestColorBalance(img_msrcr, low_clip, high_clip) return img_msrcr
这个函数需要的参数包括:
- img: 需要进行 MSRCR 的图像,类型为 numpy 数组。
- sigma_list: multiScaleRetinex 函数中使用的高斯核的标准差列表,类型为列表。
- G: 调整图像对比度的参数,类型为 float。
- b: 调整图像亮度的参数,类型为 float。
- alpha: colorRestoration 函数中使用的参数,类型为 float。
- beta: colorRestoration 函数中使用的参数,类型为 float。
- low_clip: simplestColorBalance 函数中使用的参数,控制最暗像素的值,类型为 float。
- high_clip: simplestColorBalance 函数中使用的参数,控制最亮像素的值,类型为 float。
因此,定义的函数应该为:
```python
def MSRCR(img, sigma_list, G, b, alpha, beta, low_clip, high_clip):
img = np.float64(img) + 1.0
img_retinex = multiScaleRetinex(img, sigma_list)
img_color = colorRestoration(img, alpha, beta)
img_msrcr = G * (img_retinex * img_color + b)
for i in range(img_msrcr.shape[2]):
img_msrcr[:, :, i] = (img_msrcr[:, :, i] - np.min(img_msrcr[:, :, i])) / \
(np.max(img_msrcr[:, :, i]) - np.min(img_msrcr[:, :, i])) * \
255
img_msrcr = np.uint8(np.minimum(np.maximum(img_msrcr, 0), 255))
img_msrcr = simplestColorBalance(img_msrcr, low_clip, high_clip)
return img_msrcr
```
def multiScaleRetinex(img, sigma_list): retinex = np.zeros_like(img) for sigma in sigma_list: retinex += singleScaleRetinex(img, sigma) retinex = retinex / len(sigma_list) return retinex
这是一个多尺度Retinex算法的Python代码实现。Retinex算法是一种图像增强算法,它试图在保留图像结构的同时消除光照影响。
这个函数的输入是一张图像和一个sigma值的列表,sigma值表示高斯滤波器的标准差,用于在不同尺度下对图像进行滤波。接着,该函数调用singleScaleRetinex函数对每个sigma值进行处理,并将结果累加到一个输出图像中。最后,将输出图像除以sigma值的个数,得到最终的多尺度Retinex增强图像。
以下是singleScaleRetinex函数的代码实现,用于对单个sigma值对图像进行处理:
```
def singleScaleRetinex(img, sigma):
blur = cv2.GaussianBlur(img, (0, 0), sigma)
retinex = np.log10(img) - np.log10(blur)
return retinex
```
该函数首先对图像进行高斯滤波,然后计算原始图像与滤波后的图像的对数差,得到一个Retinex增强图像。
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