AHE算法的实现原理

AHE（自适应直方图均衡化）是一种用于增强图像对比度的技术。它是一种局部直方图均衡化技术，可以增强图像的局部对比度。AHE算法的实现原理如下：

1.将图像分成许多小块，每个小块的大小为NxN像素。
2.对于每个小块，计算其直方图，并将其进行归一化，使其总和为1。
3.计算累积分布函数（CDF）。
4.使用CDF将每个像素的灰度级映射到新的灰度级。
5.将每个小块的结果拼接在一起，形成最终的图像。

下面是一个Python实现的AHE算法的例子：

import cv2
import numpy as np

def ahe(img, N=64):
    h, w = img.shape
    out = np.zeros((h, w), dtype=np.uint8)
    for i in range(0, h, N):
        for j in range(0, w, N):
            block = img[i:i+N, j:j+N]
            hist, _ = np.histogram(block.flatten(), 256, [0, 256])
            cdf = hist.cumsum()
            cdf = (cdf - cdf[0]) * 255 / (N*N - 1)
            out[i:i+N, j:j+N] = cdf[block]
    return out

img = cv2.imread('lena.png', 0)
out = ahe(img)
cv2.imshow('AHE', out)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()