python基于均值和方差实现图像的局部增强代码
时间: 2023-03-19 20:20:56 浏览: 60
这取决于你想要实现的效果。均值和方差可以用来改变图像的亮度和对比度,但也可以通过调整图像的颜色或者调整图像的噪声来实现局部增强。要实现这一点,可以使用Python编程语言中的Pillow库,它可以帮助你调整图像的像素值,以实现局部增强。
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python基于均值和方差实现图像局部增强代码
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
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。