直方图均衡化代码

实现局部直方图均衡化的编程方法

局部直方图均衡化是一种图像增强技术，可以提高图像的对比度和细节。在这种方法中，图像被分割成多个局部区域，然后对每个局部区域进行直方图均衡化，以增强局部细节。下面是一个简单的Python示例，演示了如何实现局部直方图均衡化。

```python

import cv2

import numpy as np

def local_histogram_equalization(image, window_size):

"""

对输入图像进行局部直方图均衡化

:param image: 输入图像

:param window_size: 局部区域大小

:return: 均衡化后的图像

"""

height, width = image.shape[:2]

half_window = window_size // 2

equalized_image = np.zeros_like(image, dtype=np.uint8)

for i in range(height):

for j in range(width):

计算局部区域

top = max(0, i half_window)

bottom = min(height, i half_window 1)

left = max(0, j half_window)

right = min(width, j half_window 1)

region = image[top:bottom, left:right]

对局部区域进行直方图均衡化

region_equalized = cv2.equalizeHist(region)

将均衡化后的局部区域放回原图像中

if len(region_equalized.shape) == 2:

equalized_image[i, j] = region_equalized[half_window, half_window]

else: 如果是彩色图像，则对每个通道分别进行处理

for k in range(3):

equalized_image[i, j, k] = region_equalized[half_window, half_window, k]

return equalized_image

读取输入图像

input_image = cv2.imread('input_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

调用局部直方图均衡化函数

window_size = 50 设置局部区域大小

output_image = local_histogram_equalization(input_image, window_size)

显示原始图像和均衡化后的图像

cv2.imshow('Input Image', input_image)

cv2.imshow('Output Image', output_image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

```

在这个示例中，`local_histogram_equalization` 函数接受一个输入图像和一个局部区域大小作为参数。它遍历图像的每个像素，并计算每个像素周围的局部区域。它对每个局部区域应用 `cv2.equalizeHist` 函数进行直方图均衡化。将均衡化后的局部区域放回原图像中，得到最终的均衡化图像。

你可以根据需要调整局部区域的大小 (`window_size`)，以获得最佳的图像增强效果。