CLAHE-离散小波变换图像增强的代码
时间: 2023-12-08 12:06:16 浏览: 45
根据提供的引用内容,没有直接提供CLAHE-离散小波变换图像增强的代码。但是可以提供以下步骤来实现该功能:
1.导入必要的库和模块,例如numpy、cv2、pywt等。
2.读取需要处理的图像。
3.将图像转换为灰度图像。
4.对灰度图像进行离散小波变换,可以使用pywt库中的dwt2()函数。
5.对小波系数进行CLAHE直方图均衡化,可以使用cv2库中的createCLAHE()函数。
6.将CLAHE处理后的小波系数进行反变换,可以使用pywt库中的idwt2()函数。
7.将反变换后的图像进行归一化处理,可以使用cv2库中的normalize()函数。
.将处理后的图像保存。
下面是一个示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
import pywt
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 进行离散小波变换
coeffs = pywt.dwt2(gray, 'haar')
# 对小波系数进行CLAHE直方图均衡化
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
coeffs_clahe = (clahe.apply(coeffs[0]), clahe.apply(coeffs[1]), clahe.apply(coeffs[2]))
# 进行反变换
img_clahe = pywt.idwt2(coeffs_clahe, 'haar')
# 归一化处理
img_clahe = cv2.normalize(img_clahe, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, cv2.CV_8U)
# 保存处理后的图像
cv2.imwrite('image_clahe.jpg', img_clahe)
```
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