基于Retinex的SSR代码

以下是基于Retinex的SSR代码的一个简单实现：

import cv2
import numpy as np

def ssr(img, sigma=200, G=10, b=25):
    # 对数域变换
    img_log = np.log1p(np.array(img, dtype="float") / 255)
    
    # 高斯模糊
    img_G = cv2.GaussianBlur(img_log, (G, G), sigma)
    
    # 锐化
    img_detail = img_log - img_G
    
    # 反归一化
    img_exp = np.expm1(img_detail) * b
    
    # 输出经过取整操作的图像
    return np.uint8(np.clip(img_exp, 0, 255))

# 测试代码
img = cv2.imread("test.jpg")
result = ssr(img)
cv2.imshow("Result", result)
cv2.waitKey(0)

上述代码中，函数 `ssr` 的参数包括：

- `img`：待处理的图像
- `sigma`：高斯模糊的标准差
- `G`：高斯卷积核的大小
- `b`：输出图像的亮度调整参数

函数首先将图像进行对数域变换，然后对其进行高斯模糊，得到一个近似于全局光照分量的图像。接着，将原图像与该近似光照分量进行差运算，得到一个图像细节图。最后，将图像细节图反归一化并乘以一个亮度调整参数得到最终的输出图像。

需要注意的是，上述代码只是一个简单的实现，可能存在一些问题，例如对于一些特殊图像可能效果不佳。如果需要更高质量的结果，可以考虑使用其他更加复杂的Retinex算法。