小波变换图像增强代码

小波变换是一种基于信号分解的分析方法，可以将图像分解成不同频率的子带，从而实现图像的局部处理和增强。小波变换图像增强的代码实现可以大致分为以下几个步骤：

1. 读取原始图像，并将其转换成灰度图像。

2. 对图像进行小波变换，得到不同频率的子带。

3. 对每个子带进行局部增强，可以使用直方图均衡化或者其他的增强算法。

4. 将处理后的子带合并成一幅图像，得到增强后的图像。

下面是一个简单的Python代码示例，实现了基于小波变换的图像增强：

import cv2
import numpy as np
import pywt

# 读取原始图像
img = cv2.imread('input.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 小波变换
coeffs = pywt.dwt2(gray, 'haar')
cA, (cH, cV, cD) = coeffs

# 局部增强
cA = cv2.equalizeHist(np.uint8(cA))
cH = cv2.equalizeHist(np.uint8(cH))
cV = cv2.equalizeHist(np.uint8(cV))
cD = cv2.equalizeHist(np.uint8(cD))

# 合并子带
coeffs = cA, (cH, cV, cD)
enhanced = pywt.idwt2(coeffs, 'haar')

# 显示结果
cv2.imshow('Input', gray)
cv2.imshow('Enhanced', enhanced)
cv2.waitKey(0)