Mad自适应图像增强代码python

以下是一个基于Mad（Median Absolute Deviation）自适应方法的图像增强代码示例，使用Python和NumPy库实现：

import numpy as np
from scipy.ndimage import median_filter

def mad(image, filter_size=3, k=2.5):
    """Applies median absolute deviation filter to image."""
    median = median_filter(image, size=filter_size)
    deviation = np.abs(image - median)
    mad = np.median(deviation)
    threshold = k * mad
    result = np.where(deviation > threshold, median, image)
    return result

# Example usage:
from skimage import data, img_as_float
import matplotlib.pyplot as plt

image = img_as_float(data.camera())
enhanced_image = mad(image)

plt.imshow(enhanced_image, cmap='gray')
plt.show()

在这个例子中，我们首先导入必要的库，然后定义了一个Mad滤波器函数，它接受一个图像作为输入，并返回增强后的图像。`filter_size`参数控制中值滤波器的大小，`k`参数是一个常数，用于计算阈值。然后我们加载一张图片，将其作为输入传递给Mad滤波器函数，并将结果可视化。

请注意，Mad自适应方法是一种简单而有效的图像增强技术，但并不是适用于所有情况。对于某些图像，可能需要使用其他技术来进行增强。