自适应快速图像增强 python代码

根据提供的引用内容，有两份关于自适应图像增强的Python代码资源可供参考。

1. 分段线性拉伸算法[^1]：
这份代码使用分段线性拉伸算法对红外图像进行增强，并具备排除坏点对图像增强的影响的能力。同时还提供了测试代码和测试数据，可以批量处理图片。

2. 红外图像自适应增强算法[^2]：
这份代码详细描述了红外图像自适应增强算法的实现，并提供了两个版本的代码，分别由Matlab和Python语言编写。此外，还附带了测试代码和测试数据。

以下是两份代码的简要介绍：

1. 分段线性拉伸算法代码：

# 导入所需库
import cv2
import numpy as np

# 定义分段线性拉伸函数
def linear_stretching(image):
    # 获取图像的最小值和最大值
    min_val = np.min(image)
    max_val = np.max(image)
    
    # 对图像进行分段线性拉伸
    stretched_image = (image - min_val))
    
    # 返回拉伸后的图像
    return stretched_image.astype(np.uint8)

# 读取红外图像
image = cv2.imread('infrared_image.jpg', 0)

# 对红外图像进行分段线性拉伸
enhanced_image = linear_stretching(image)

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

2. 红外图像自适应增强算法代码：

# 导入所需库
import cv2
import numpy as np

# 定义红外图像自适应增强函数
def adaptive_enhancement(image):
    # 对图像进行自适应均衡化
    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
    enhanced_image = clahe.apply(image)
    
    # 返回增强后的图像
    return enhanced_image

# 读取红外图像
image = cv2.imread('infrared_image.jpg', 0)

# 对红外图像进行自适应增强
enhanced_image = adaptive_enhancement(image)

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

请注意，以上代码仅为示例，实际使用时需要根据具体情况进行适当修改。