Python实现多尺度直方图均衡

在Python中实现多尺度直方图均衡（Multi-scale Adaptive Histogram Equalization, MS-AHE）通常需要结合图像分割和独立的直方图均衡步骤。以下是一个简单的例子，使用OpenCV库：

import cv2
import numpy as np

def multi_scale_ahe(image):
    # 将图像转换为灰度
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 设置多尺度参数
    scales = [8, 16, 32]  # 可以根据需要调整尺度列表
    min_size = 20  # 最小块大小

    # 对图像进行分块并分别进行直方图均衡
    eq_images = []
    for scale in scales:
        block_size = max(min_size, scale)
        blocks = [gray[y:y+block_size, x:x+block_size]
                  for y in range(0, gray.shape[0], block_size)
                  for x in range(0, gray.shape[1], block_size)]
        
        eq_blocks = [cv2.equalizeHist(block) for block in blocks]
        eq_image = np.block(eq_blocks)
        eq_images.append(eq_image)

    # 合并所有尺度的均衡图像
    final_eq = cv2.addWeighted(*eq_images, alpha=1/scale, beta=0, gamma=0, delta=0)

    return final_eq

# 测试
input_image = ...  # 你的输入图像
enhanced_image = multi_scale_ahe(input_image)
cv2.imshow('Enhanced Image', enhanced_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意，这只是一个基本的示例，实际应用中可能还需要考虑边界处理、合并过程的优化等因素。同时，MS-AHE的效果会依赖于所选的尺度列表和阈值设置。