python基于均值和方差实现图像局部增强代码
时间: 2023-03-16 08:44:22 浏览: 90
使用Python实现图像局部增强的基本思路是:首先计算图像的均值和方差,然后根据均值和方差,对图像的每个像素值进行增强处理。具体代码可参考:https://github.com/mxtsai/image-local-enhancement
相关问题
python基于均值和方差实现图像的局部增强代码
### 回答1:
利用均值和方差实现图像的局部增强的Python代码如下:from PIL import Image
import numpy as npimg = Image.open('image.jpg') # 读取图片
data = np.array(img) # 将图片转换为数组mean = np.mean(data) # 计算数组的均值
std = np.std(data) # 计算数组的标准差data_enhanced = (data - mean) / std # 对数组进行局部增强img_enhanced = Image.fromarray(data_enhanced) # 将局部增强后的数组转换为图片
img_enhanced.save('image_enhanced.jpg') # 保存图片
### 回答2:
下面是一个基于均值和方差的图像局部增强的Python代码:
```python
import cv2
import numpy as np
def local_enhancement(img):
# 计算图像均值和方差
mean, var = cv2.meanStdDev(img)
mean = mean[0][0]
var = var[0][0]
# 设置增强参数
alpha = 1.0 # 增强系数
beta = 0.0 # 增强偏移
# 对图像进行局部增强
enhanced_img = np.zeros(img.shape, np.uint8)
for i in range(img.shape[0]):
for j in range(img.shape[1]):
enhanced_img[i,j] = np.uint8(alpha * (img[i,j] - mean) + beta * var + mean)
return enhanced_img
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 应用局部增强
enhanced_image = local_enhancement(image)
# 显示原始图像和增强后的图像
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Enhanced Image", enhanced_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个代码中,我们首先通过使用`cv2.meanStdDev()`函数计算图像的均值和方差。然后,我们设定一个增强系数alpha和一个增强偏移beta来调整局部增强的效果。接下来,我们使用一个循环遍历图像的每个像素,并对每个像素应用局部增强的公式,然后将增强后的像素保存在新的图像中。最后,我们显示原始图像和增强后的图像以进行对比。
### 回答3:
下面是一个基于均值和方差实现图像局部增强的Python代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
def local_enhancement(image, k1, k2):
# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算图像的平均值和方差
mean, stddev = cv2.meanStdDev(gray)
# 根据均值和方差计算增强后的图像
enhanced = np.zeros_like(gray, dtype=np.float32)
for i in range(gray.shape[0]):
for j in range(gray.shape[1]):
enhanced[i, j] = gray[i, j] * (k1 + k2 * (gray[i, j] - mean) / stddev)
# 将图像转换为8位无符号整型
enhanced = cv2.convertScaleAbs(enhanced)
return enhanced
# 读取图像
image = cv2.imread('input.jpg')
# 设置局部增强的参数
k1 = 1.0
k2 = 0.2
# 进行局部增强
enhanced_image = local_enhancement(image, k1, k2)
# 显示原始图像和增强后的图像
cv2.imshow('Input', image)
cv2.imshow('Enhanced', enhanced_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
上述代码中,`local_enhancement()`函数接受一个输入图像和两个参数k1和k2,其中k1控制增强程度,k2控制增强的灵敏度。函数首先将图像转换为灰度图,然后计算图像的均值和方差。接下来,根据每个像素的灰度值、均值和方差计算增强后的灰度值。最后,将增强后的灰度图像转换为8位无符号整型,并返回增强后的图像。
在主函数中,我们读取一个输入图像,并设置局部增强的参数k1和k2。然后,调用`local_enhancement()`函数进行局部增强,并显示原始图像和增强后的图像。
请注意,上述代码仅实现了基于均值和方差的简单图像局部增强算法,你可以根据需求进行进一步的修改和优化。
基于均值和方差实现图像的局部增强python代码
以下是基于均值和方差实现图像的局部增强的 Python 代码:
```python
import cv2
import numpy as np
def local_enhancement(image, ksize=15, alpha=1.5, beta=0.5):
# 计算均值和方差
mean, var = cv2.meanStdDev(image)
# 计算局部均值和局部方差
kernel = cv2.getGaussianKernel(ksize, -1)
mean_local = cv2.filter2D(image, -1, kernel)
var_local = cv2.filter2D(np.square(image), -1, kernel) - np.square(mean_local)
# 计算增强系数
k = var / var_local
k[np.isnan(k)] = 0
k[np.isinf(k)] = 0
k = np.clip(k, 0, alpha)
# 计算增强后的图像
enhanced = np.uint8(np.clip(alpha * (image - mean_local) * k + beta * mean, 0, 255))
return enhanced
```
这个函数接受一个图像作为输入,以及可选的参数 ksize、alpha 和 beta。ksize 是局部均值和局部方差计算时使用的高斯核大小,默认为 15。alpha 和 beta 是增强系数的调节参数,默认为 1.5 和 0.5。
函数首先计算整个图像的均值和方差,然后使用高斯核计算每个像素点的局部均值和局部方差。接着计算增强系数 k,将其限制在 0 到 alpha 之间。最后根据公式计算增强后的图像,并将像素值限制在 0 到 255 之间。
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