利用retinex将hsi图像的i分量拆分成光照分量和反射分量，并输出光照分量和反射分量代码

下面是利用Retinex算法将HSI图像的I分量拆分成光照分量和反射分量的代码：

import cv2
import numpy as np

def retinex(image, sigma_list):
    retinex = np.zeros_like(image)
    for sigma in sigma_list:
        img_smooth = cv2.GaussianBlur(image, (0, 0), sigma)
        img_detail = image - img_smooth
        retinex += np.log10(0.01 + img_detail)
    return retinex / len(sigma_list)

# 读取HSI图像
img_hsi = cv2.imread('image.hsi', cv2.IMREAD_UNCHANGED)

# 将HSI图像转换为RGB图像
img_bgr = cv2.cvtColor(img_hsi, cv2.COLOR_HSV2BGR)

# 将RGB图像转换为灰度图像
img_gray = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 将灰度图像拆分为三个通道
b, g, r = cv2.split(img_bgr)

# 对每个通道分别进行Retinex算法
sigma_list = [15, 80, 250]
b_retinex = retinex(b, sigma_list)
g_retinex = retinex(g, sigma_list)
r_retinex = retinex(r, sigma_list)

# 将三个通道的Retinex结果合并为一张彩色图像
img_retinex = cv2.merge((b_retinex, g_retinex, r_retinex))

# 计算光照分量和反射分量
img_light = cv2.cvtColor(img_retinex, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img_refl = img_gray - img_light

# 显示光照分量和反射分量
cv2.imshow('Light', img_light)
cv2.imshow('Reflection', img_refl)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`retinex`函数实现了Retinex算法，`sigma_list`是用于平滑图像的高斯核的标准差列表。在代码中，我们首先将HSI图像转换为RGB图像，然后将RGB图像转换为灰度图像，并将灰度图像拆分为三个通道。接着，对每个通道分别进行Retinex算法，得到三个通道的Retinex结果，然后将这三个通道的Retinex结果合并为一张彩色图像。最后，通过计算光照分量和反射分量，得到最终的光照分量和反射分量，并将它们显示出来。