红外图像增强 python

红外图像增强是通过一系列的图像处理技术来提高红外图像的视觉质量和细节。在 Python 中，可以使用一些库和算法来实现红外图像增强，例如 OpenCV 和 NumPy。

以下是一个简单的红外图像增强的示例代码：

import cv2
import numpy as np

def enhance_infrared_image(image_path):
    # 读取红外图像
    image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    # 对图像进行直方图均衡化
    equalized_image = cv2.equalizeHist(image)

    # 增强对比度和细节
    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
    enhanced_image = clahe.apply(equalized_image)

    # 应用高斯滤波以降噪
    blurred_image = cv2.GaussianBlur(enhanced_image, (5, 5), 0)

    return blurred_image

# 调用函数进行红外图像增强
enhanced_image = enhance_infrared_image('infrared_image.jpg')

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

在这个示例代码中，首先使用 `cv2.imread()` 函数读取红外图像，然后使用 `cv2.equalizeHist()` 函数对图像进行直方图均衡化，以增加对比度。接着，使用 `cv2.createCLAHE()` 函数创建一个有限对比度自适应直方图均衡化器，用于进一步增强图像的细节和对比度。最后，使用 `cv2.GaussianBlur()` 函数应用高斯滤波来降低图像的噪声。

请注意，这只是一个简单的示例代码，具体的红外图像增强方法可能会因应用领域和需求的不同而有所差异。你可以根据自己的需求调整参数或采用其他的图像增强算法来实现更好的效果。