python欠曝光图像增强

Python中可以使用OpenCV库进行欠曝光图像增强。具体步骤如下：

1. 读取欠曝光图像并转换为灰度图像。

2. 计算图像的平均亮度值，并计算亮度值的标准差。

3. 对图像进行直方图均衡化，以增加图像的对比度。

4. 使用CLAHE算法（对比度受限自适应直方图均衡化）进一步增强图像对比度。

5. 将图像中的亮度值归一化到0到255的范围内。

以下是示例代码：

import cv2

# 读取欠曝光图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('underexposed.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算图像的平均亮度值和标准差
mean, std = cv2.meanStdDev(gray)

# 直方图均衡化
equalized = cv2.equalizeHist(gray)

# CLAHE算法增强对比度
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
clahe_img = clahe.apply(equalized)

# 将亮度值归一化到0到255的范围内
normalized = cv2.normalize(clahe_img, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)

# 显示结果图像
cv2.imshow('Original', gray)
cv2.imshow('Equalized', equalized)
cv2.imshow('CLAHE', clahe_img)
cv2.imshow('Normalized', normalized)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们使用了直方图均衡化和CLAHE算法进行欠曝光图像增强。您可以根据需要进行调整以获得最佳结果。