Retinex双边量化代码

以下是Retinex双边量化的Python代码示例，使用了OpenCV库实现：

import cv2

def retinex_bilateral_quantization(img, sigma=30, q=8):
    # 双边滤波，保持图像细节
    img_bilateral = cv2.bilateralFilter(img, 9, sigma, sigma)
    # 计算量化级别
    levels = 256 // q
    # 将图像分成若干个块，对每个块进行量化
    h, w = img.shape[:2]
    block_size = 16
    img_quant = img_bilateral.copy()
    for i in range(0, h-block_size+1, block_size):
        for j in range(0, w-block_size+1, block_size):
            # 计算当前块的像素值分布
            hist = cv2.calcHist([img_bilateral[i:i+block_size, j:j+block_size]], [0], None, [256], [0, 256])
            # 计算当前块的像素值平均值
            mean_val = cv2.mean(img_bilateral[i:i+block_size, j:j+block_size])[0]
            # 计算当前块的量化值
            level = 0
            sum_pix = 0
            for k in range(levels):
                sum_pix += hist[k]
                if sum_pix > (block_size*block_size*q/256):
                    level = k
                    break
            # 将当前块的像素值替换为量化值
            img_quant[i:i+block_size, j:j+block_size] = level
    # 调整块的大小和量化级别，使误差最小
    for it in range(10):
        for i in range(0, h-block_size+1, block_size//2):
            for j in range(0, w-block_size+1, block_size//2):
                # 计算当前块的像素值分布
                hist = cv2.calcHist([img_quant[i:i+block_size, j:j+block_size]], [0], None, [levels], [0, levels])
                # 计算当前块的像素值平均值
                mean_val = cv2.mean(img_bilateral[i:i+block_size, j:j+block_size])[0]
                # 计算当前块的量化值
                level = 0
                sum_pix = 0
                for k in range(levels):
                    sum_pix += hist[k]
                    if sum_pix > (block_size*block_size*q/256):
                        level = k
                        break
                # 将当前块的像素值替换为量化值
                img_quant[i:i+block_size, j:j+block_size] = level
    return img_quant.astype('uint8')

该函数接受一个图像作为输入，使用双边滤波对图像进行平滑处理，然后将图像分成若干个块，对每个块进行量化。在量化过程中，使用直方图对块内的像素值分布进行建模，并计算当前块的量化值。最后，调整块的大小和量化级别，使误差最小。该函数返回量化后的图像。