python实现AHE数据增强

### 实现自适应直方图均衡化(AHE)

为了实现自适应直方图均衡化（Adaptive Histogram Equalization, AHE），可以利用Python中的OpenCV库来完成图像预处理的任务。下面提供了一个完整的程序框架，该框架不仅实现了计算灰度级图像的直方图功能，还进一步扩展至AHE技术的应用。

#### 计算图像直方图

对于任何给定的灰度级别输入图片，可以通过遍历像素值并统计各亮度级别的频率分布情况来构建其对应的直方图[^1]：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

def calculate_histogram(image):
    hist = cv2.calcHist([image],[0],None,[256],[0,256])
    return hist

此函数接收一张单通道的灰度图像作为参数，并返回表示各个强度等级出现次数的一维数组`hist`.

#### 自适应直方图均衡化的具体实施

基于上述基础之上，现在转向更复杂的算法——即局部区域内执行对比度拉伸操作以改善视觉效果的技术方案之一就是所谓的CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）。这里给出了一种通用的方法用于任意大小的灰度图像上应用这种变换:

def apply_adaptive_hist_equalization(gray_image):
    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
    cl1 = clahe.apply(gray_image)
    
    # 显示原始与处理后的效果图对比
    plt.figure(figsize=(10,5))

    plt.subplot(1,2,1),plt.imshow(cv2.cvtColor(gray_image,cv2.COLOR_BGR2RGB)),plt.title('Original')
    plt.xticks([]), plt.yticks([])
    
    plt.subplot(1,2,2),plt.imshow(cv2.cvtColor(cl1,cv2.COLOR_BGR2RGB)),plt.title('After CLAHE')
    plt.xticks([]), plt.yticks([])

    plt.show()
    
    return cl1

这段代码定义了名为`apply_adaptive_hist_equalization()` 的新函数，它接受一个灰度图像作为输入，创建了一个具有指定剪切限制(`clipLimit`) 和平铺网格尺寸 (`tileGridSize`) 参数的对象 `clahe`. 接着调用了对象的方法 `.apply()` 对传入的图像进行了增强处理.

值得注意的是，在实际应用场景下可能还需要考虑其他因素如边界条件等特殊情形下的优化措施；此外，当面对彩色图像时，则需先将其转换成适合的形式再分别对每个颜色分量单独施加相同的操作.