构思：基于HOG（方向梯度直方图）提取结合FreeMatch（自适应阈值法）增强+DNL-means（深度非局部均值）改进MSR降噪的图像增强算法，增强跟降噪并行。根据上述构思用python实现上述模型

基于HOG（方向梯度直方图）、FreeMatch自适应阈值、DNL-means深度非局部均值的图像增强和降噪算法，首先需要了解这些技术的基本原理：

1. HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种特征描述符，用于检测图像中的边缘和角点，特别适合行人检测等任务。

2. FreeMatch利用自适应阈值处理来分割前景和背景，有助于提高图像对比度。

3. DNL-means是一种深度学习的降噪方法，通过非局部均值滤波器的改进版本减少噪声。

要将这个思路转化为Python代码，你需要几个关键步骤：

1. 导入所需的库，如`cv2`, `numpy`, 和 `skimage` 等。

import cv2
import numpy as np
from skimage.feature import hog
from skimage.util import random_noise

2. 定义HOG特征提取函数：

def hog_feature(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    orientations, pixels_per_cell, cells_per_block = 9, (8, 8), (2, 2)
    hog_image = hog(gray, orientations=orientations, pixels_per_cell=pixels_per_cell, cells_per_block=cells_per_block)
    return hog_image

3. 自适应阈值（FreeMatch）处理：

def adaptive_thresholding(image, method='otsu'):
    _, thr = cv2.threshold(image, 0, 255, method)
    return thr

4. DNL-means降噪：

def dnl_means(image, patch_size=7, iter_num=10):
    denoised = cv2.dnlMeans(image, None, patch_size, iter_num)
    return denoised

5. 并行增强和降噪：

def enhance_and_de noise_parallel(image, num_threads=4):
    # 分割成多个小块
    block_size = image.shape[:2] // num_threads
    blocks = [image[i:i + block_size[0], j:j + block_size[1]] for i in range(0, image.shape[0], block_size[0]) for j in range(0, image.shape[1], block_size[1])]
    
    # 同步并行操作
    enhanced_blocks = Parallel(n_jobs=num_threads)(delayed(dnl_means)(enhanced_block) for enhanced_block in blocks if enhanced_block.size > 0)
    
    # 合并结果
    enhanced_image = np.zeros_like(image)
    for idx, block in enumerate(enhanced_blocks):
        enhanced_image[idx*block_size[0]:idx*block_size[0]+block_size[0], idx*block_size[1]:idx*block_size[1]+block_size[1]] = block
    
    # 可选地，添加FreeMatch增强
    enhanced_image = adaptive_thresholding(enhanced_image)

    return enhanced_image

注意：这里假设你已经安装了`joblib`库来进行并行计算，如果没有安装可以使用`import joblib as Parallel`替换`Parallel`。