基于MAD自适应调整CLAHE算法的阈值

基于MAD自适应调整CLAHE算法的阈值，可以使用以下的代码实现：

import cv2
import numpy as np

def adaptive_clahe(image_path, clip_limit=2.0, tile_size=8):
    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    # 计算图像的中位数和MAD
    median = np.median(image)
    mad = np.median(np.absolute(image - median))
    # 计算CLAHE算法的阈值
    threshold = clip_limit * mad / median
    # 创建CLAHE对象
    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=threshold, tileGridSize=(tile_size, tile_size))
    # 应用CLAHE算法
    clahe_image = clahe.apply(image)
    # 返回处理后的图像
    return clahe_image

其中，`image_path`参数表示图像文件的路径，`clip_limit`参数表示固定的对比度限制，`tile_size`参数表示分块大小。在代码中，首先计算图像的中位数和MAD，然后根据公式`threshold = clip_limit * mad / median`计算CLAHE算法的阈值。接着，创建CLAHE对象，并将计算得到的阈值应用于CLAHE算法，生成增强后的图像，并返回其结果。