图像增强算法Python实现之Retinex

图像增强是数字图像处理中的一项重要技术，用于改善图像的视觉效果，使其更符合人类的视觉感知。Retinex算法是一种经典的图像增强算法，其基本思想是通过分离图像的亮度信息和颜色信息，分别对它们进行处理，以达到增强图像的目的。
Retinex算法可以分为单尺度Retinex(SSR)和多尺度Retinex(MSR)两种。SSR算法使用高斯滤波器对图像进行滤波，得到图像的亮度信息；MSR算法则使用多个不同尺度的滤波器对图像进行滤波，得到一系列亮度图像，然后通过加权平均得到最终的增强图像。
下面是一个Python实现的SSR算法示例代码：

import cv2
import numpy as np
def single_scale_retinex(img, sigma):
retinex = np.log10(img) - np.log10(cv2.GaussianBlur(img, (0, 0), sigma))
return retinex
def enhance_image(img_path, sigma):
img = cv2.imread(img_path)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
height, width, channels = img.shape
retinex = np.zeros((height, width, channels), dtype=np.float32)
for i in range(channels):
retinex[:, :, i] = single_scale_retinex(img[:, :, i], sigma)
retinex = np.clip(retinex, 0, 255).astype(np.uint8)
return retinex

在上面的代码中，我们首先定义了一个single_scale_retinex函数，用于计算单尺度的Retinex值。该函数接受一个图像和一个sigma值作为输入，返回计算得到的Retinex图像。然后，我们定义了一个enhance_image函数，用于增强图像。该函数接受一个图像路径和一个sigma值作为输入，返回增强后的图像。在enhance_image函数中，我们首先读取图像，并将其从BGR格式转换为RGB格式。然后，我们创建一个与输入图像大小和通道数相同的Retinex图像，并使用single_scale_retinex函数计算每个通道的Retinex值。最后，我们将Retinex图像的值限制在0-255范围内，并将其转换为无符号整数类型，以得到最终的增强图像。
为了展示Retinex算法的应用效果，我们可以使用上述代码对一张图像进行增强处理，并比较处理前后的效果。例如：

img_path = 'example.jpg'  # 替换为实际图片路径
sigma = 30  # 可以调整sigma值来控制增强的程度
enhanced_img = enhance_image(img_path, sigma)
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Enhanced Image', enhanced_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先指定要处理的图像路径和sigma值。然后，我们调用enhance_image函数对图像进行增强处理，并使用cv2.imshow函数展示原始图像和增强后的图像。最后，我们等待用户按下任意键关闭窗口。
通过上述代码和示例，我们可以看到Retinex算法在图像增强方面的应用效果。它可以有效地提高图像的对比度和色彩，使得图像更加清晰、鲜艳。在实际应用中，我们可以根据需要调整sigma值来控制增强的程度，以达到更好的视觉效果。