局部直方图均衡化算法
时间: 2023-10-09 18:16:00 浏览: 49
局部直方图均衡化是一种图像增强的技术,它可以提高图像的对比度和细节,特别是在具有不均匀亮度分布的图像中。该算法将图像分成多个局部区域,然后对每个局部区域进行直方图均衡化,以使每个局部区域的亮度分布更加均匀。下面是局部直方图均衡化算法的基本步骤:
1. 将原始图像分成多个不重叠的局部区域。
2. 对每个局部区域进行直方图均衡化,得到局部均衡化的图像。
3. 将局部均衡化的图像合并为最终的增强图像。
以下是一个简化的实现示例:
```python
import cv2
def local_histogram_equalization(image, block_size):
# 分割图像为多个局部区域
regions = []
image_height, image_width = image.shape[:2]
for y in range(0, image_height, block_size):
for x in range(0, image_width, block_size):
region = image[y:y+block_size, x:x+block_size]
regions.append(region)
# 对每个局部区域进行直方图均衡化
equalized_regions = []
for region in regions:
equalized_region = cv2.equalizeHist(region)
equalized_regions.append(equalized_region)
# 合并局部均衡化的图像
enhanced_image = cv2.vconcat([cv2.hconcat(equalized_regions[i:i+block_size]) for i in range(0, len(equalized_regions), block_size)])
return enhanced_image
```