用引导滤波器增强图像算法代码

以下是使用引导滤波器增强图像的 Python 代码示例：

import cv2
import numpy as np

def guided_filter(I, p, r, eps):
    mean_I = cv2.boxFilter(I, cv2.CV_64F, (r,r))
    mean_p = cv2.boxFilter(p, cv2.CV_64F, (r,r))
    mean_Ip = cv2.boxFilter(I*p, cv2.CV_64F, (r,r))
    cov_Ip = mean_Ip - mean_I * mean_p

    mean_II = cv2.boxFilter(I*I, cv2.CV_64F, (r,r))
    var_I = mean_II - mean_I * mean_I

    a = cov_Ip / (var_I + eps)
    b = mean_p - a * mean_I

    mean_a = cv2.boxFilter(a, cv2.CV_64F, (r,r))
    mean_b = cv2.boxFilter(b, cv2.CV_64F, (r,r))

    q = mean_a * I + mean_b
    return q

# 读入图像
img = cv2.imread('image.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对图像进行引导滤波增强
r = 16
eps = 0.1
enhanced_img = guided_filter(img, img, r, eps)

# 显示增强后的图像
cv2.imshow('Enhanced Image', enhanced_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码中，`guided_filter` 函数实现了引导滤波器的算法。函数接受四个参数：输入图像 `I`，引导图像 `p`，窗口半径 `r` 和正则化项 `eps`。函数返回增强后的图像 `q`。

在主程序中，我们首先读入一张图像并将其转换为灰度图像。然后调用 `guided_filter` 函数对图像进行增强，其中设置了窗口半径 `r` 和正则化项 `eps` 的值。最后显示增强后的图像。

注意：这段代码只是一个示例，具体的参数设置需要根据具体的图像和需求进行调整。