使用python代码完成图像的直方图均衡，实现基本均衡算法，分块均衡算法和局部均衡

好的，下面是使用Python代码实现图像的直方图均衡，分别包括基本均衡算法、分块均衡算法和局部均衡：

首先，我们需要导入必要的库和读取一张待处理的图片：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('lena.jpg', 0)

接下来，我们先实现基本均衡算法。对于一幅灰度图像，其直方图为图像中每个灰度级出现的频率。我们可以通过计算每个灰度级出现的概率来得到直方图。然后，将直方图归一化后，再通过累计概率得到新的灰度级。最后，将新的灰度级映射回原图像中即可。

def basic_histogram_equalization(img):
    hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0, 256])
    cdf = hist.cumsum()
    cdf_normalized = cdf * hist.max() / cdf.max()

    img_equalized = np.interp(img.flatten(), bins[:-1], cdf_normalized)
    img_equalized = img_equalized.reshape(img.shape)
    
    return img_equalized.astype('uint8')

img_basic_eq = basic_histogram_equalization(img)

下面，我们来实现分块均衡算法。这种方法将图像划分成多个子块，然后对每个子块进行直方图均衡。这样可以减少计算量，减小直方图不均衡的影响。

def block_histogram_equalization(img, block_size=16):
    img_equalized = np.zeros_like(img)
    h, w = img.shape
    for i in range(0, h, block_size):
        for j in range(0, w, block_size):
            block = img[i:i+block_size, j:j+block_size]
            block_equalized = basic_histogram_equalization(block)
            img_equalized[i:i+block_size, j:j+block_size] = block_equalized
            
    return img_equalized.astype('uint8')

img_block_eq = block_histogram_equalization(img)

最后，我们来实现局部均衡算法。这种方法将图像分成若干个局部区域，然后在每个局部区域内进行直方图均衡。这样可以保留图像的细节信息，同时避免过度增强图像的高频内容。

def local_histogram_equalization(img, kernel_size=(3, 3)):
    img_equalized = np.zeros_like(img)
    h, w = img.shape
    k_h, k_w = kernel_size
    for i in range(h):
        for j in range(w):
            i_min = max(i-k_h//2, 0)
            i_max = min(i+k_h//2, h-1)
            j_min = max(j-k_w//2, 0)
            j_max = min(j+k_w//2, w-1)
            block = img[i_min:i_max+1, j_min:j_max+1]
            block_equalized = basic_histogram_equalization(block)
            img_equalized[i, j] = block_equalized[k_h//2, k_w//2]
            
    return img_equalized.astype('uint8')

img_local_eq = local_histogram_equalization(img)

最后，我们可以将原图像和三种直方图均衡的结果进行可视化比较：

plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Original Image')
plt.axis('off')
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.imshow(img_basic_eq, cmap='gray')
plt.title('Basic Histogram Equalization')
plt.axis('off')
plt.subplot(2, 2, 3)
plt.imshow(img_block_eq, cmap='gray')
plt.title('Block Histogram Equalization')
plt.axis('off')
plt.subplot(2, 2, 4)
plt.imshow(img_local_eq, cmap='gray')
plt.title('Local Histogram Equalization')
plt.axis('off')
plt.show()

运行代码后，就可以看到原图像和三种直方图均衡的结果了。