图像增强算法：基于Retinex的图像增强算法

Retinex算法是一种常用的图像增强算法，它通过对图像的亮度和颜色进行调整，以提高图像的视觉质量。本文将介绍Retinex算法的原理，并提供相应的源代码示例。

Retinex算法的原理是基于人眼感知的原理，它模拟了人眼对光照的自适应调整能力。该算法对图像的亮度和颜色进行分离处理，然后通过调整它们的比例来提高图像的质量。下面是Retinex算法的主要步骤：

1. 颜色恢复
   首先，Retinex算法使用一个低通滤波器对原始图像进行滤波处理，以恢复图像中的颜色信息。低通滤波器有多种选择，例如高斯滤波器或均值滤波器。滤波后的图像将保留颜色信息，并减少图像中的噪声。

2. 亮度调整
   接下来，Retinex算法使用一个高通滤波器对原始图像进行滤波处理，以增强图像中的亮度信息。高通滤波器可以通过原始图像减去低通滤波器处理后的图像得到。这样可以突出图像中的细节和边缘。

3. 比例调整
   最后，Retinex算法通过将颜色恢复和亮度调整后的图像进行比例调整，以获得最终的增强图像。比例调整可以通过简单的线性变换来实现，例如将图像的像素值映射到合适的亮度范围内。

接下来，我们将提供一个简单的Python示例代码，演示如何使用Retinex算法对图像进行增强：

import cv2
import numpy as np

def retinex