python根据图像衰退特征对图像进行增强算法并将增强后图像彩色展示出来

图像增强是图像处理中的重要任务之一，它的目的是改善图像的质量，使图像更加清晰、鲜明。其中，根据图像衰退特征对图像进行增强是一种常见的方法之一。下面是一个基于Python的示例代码，可以实现该功能。

首先，需要引入相关的库：cv2、numpy、matplotlib。

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

接着，读取待处理的图像，这里以读取名为“lena.png”的图像为例。

img = cv2.imread('lena.png')

然后，将图像转换为灰度图像，方便后续处理。

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

接下来，计算图像的梯度，以及梯度的方向。

dx = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
dy = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
grad = np.sqrt(np.square(dx) + np.square(dy))
angle = np.arctan2(dy, dx)

然后，计算图像的方向直方图，用于确定图像的主要方向。

hist = np.zeros((36,))
for i in range(angle.shape[0]):
    for j in range(angle.shape[1]):
        hist[int((angle[i,j] + np.pi) / np.pi * 180 / 10)] += grad[i,j]

接着，找到图像主要方向所对应的角度。

max_index = np.argmax(hist)
angle = (max_index + 0.5) * 10 / 180 * np.pi - np.pi / 2

然后，根据图像的主要方向，对图像进行旋转。

rows, cols = img.shape[:2]
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), angle*180/np.pi, 1)
img = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))

接下来，对图像进行拉普拉斯变换，增强图像的边缘特征。

kernel = np.array([[0,-1,0],[-1,5,-1],[0,-1,0]])
img = cv2.filter2D(img, -1, kernel)

最后，将增强后的图像用彩色方式展示出来。

plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

完整的代码如下：

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

img = cv2.imread('lena.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

dx = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
dy = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
grad = np.sqrt(np.square(dx) + np.square(dy))
angle = np.arctan2(dy, dx)

hist = np.zeros((36,))
for i in range(angle.shape[0]):
    for j in range(angle.shape[1]):
        hist[int((angle[i,j] + np.pi) / np.pi * 180 / 10)] += grad[i,j]

max_index = np.argmax(hist)
angle = (max_index + 0.5) * 10 / 180 * np.pi - np.pi / 2

rows, cols = img.shape[:2]
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), angle*180/np.pi, 1)
img = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))

kernel = np.array([[0,-1,0],[-1,5,-1],[0,-1,0]])
img = cv2.filter2D(img, -1, kernel)

plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()