去除低照度图像黑色的方块

低照度图像中出现黑色方块的原因可能是由于相机曝光不足或者场景光线不足导致的。如果我们想要去除这些黑色方块，可以尝试以下步骤：

1. 直方图均衡化：使用直方图均衡化技术可以增强图像的对比度，从而减少黑色方块的出现。可以使用OpenCV中的equalizeHist函数实现。

2. 自适应阈值二值化：在一些情况下，直方图均衡化可能无法完全去除黑色方块。此时可以使用自适应阈值二值化技术，对图像进行二值化处理。可以使用OpenCV中的adaptiveThreshold函数实现。

3. 均值滤波：在进行直方图均衡化和自适应阈值二值化之后，图像中可能还会存在一些噪点。此时可以使用均值滤波技术，对图像进行平滑处理。可以使用OpenCV中的blur函数实现。

以下是基于Python和OpenCV库的代码示例：

import cv2

# 读取低照度图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('low_light_image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 直方图均衡化
gray_eq = cv2.equalizeHist(gray)

# 自适应阈值二值化
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray_eq, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

# 均值滤波
blur = cv2.blur(thresh, (3,3))

# 显示处理后的图像
cv2.imshow('Processed Image', blur)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在代码中，我们首先读取一张低照度图像，并将其转换为灰度图像。然后，我们使用equalizeHist函数对灰度图像进行直方图均衡化，得到一个增强对比度的图像。接着，我们使用adaptiveThreshold函数对均衡化后的图像进行自适应阈值二值化处理，得到一个二值化的图像。最后，我们使用blur函数对二值化后的图像进行均值滤波处理，得到一个平滑的图像。最终结果可以通过imshow函数显示出来。