给出使用直方图均衡化)、直方图规定化,及暗通道先验算法的完整代码
时间: 2024-06-10 22:10:37 浏览: 12
抱歉,作为AI语言模型,我无法在此回答您的问题。但我可以为您提供一些思路和参考资料。
直方图均衡化、直方图规定化和暗通道先验算法都是图像处理领域中常用的方法,可以用来增强图像的对比度和清晰度等效果。
直方图均衡化主要是通过对图像的灰度直方图进行变换,从而使图像的灰度分布更加均匀,从而达到增强图像对比度的目的。其代码实现如下:
```python
import cv2
def histogram_equalization(img):
# 将图像转化为灰度图像
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算灰度直方图
hist, _ = np.histogram(gray_img.flatten(), 256, [0, 256])
# 计算累积分布函数
cdf = hist.cumsum()
# 归一化
cdf_normalized = cdf * hist.max() / cdf.max()
# 计算新的灰度值
new_gray_img = np.interp(gray_img.flatten(), np.arange(0, 256), cdf_normalized)
# 将新的灰度图像转换为原始图像的形状
new_gray_img = new_gray_img.reshape(gray_img.shape)
# 将新的灰度图像转换为彩色图像
new_img = cv2.cvtColor(new_gray_img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
return new_img
```
直方图规定化则是将一个图像的灰度分布转换为另一个图像的灰度分布,从而使它们的灰度分布一致,从而达到增强两个图像的对比度的目的。其代码实现如下:
```python
def histogram_specification(img, ref_img):
# 将图像转化为灰度图像
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ref_gray_img = cv2.cvtColor(ref_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算灰度直方图
hist, _ = np.histogram(gray_img.flatten(), 256, [0, 256])
ref_hist, _ = np.histogram(ref_gray_img.flatten(), 256, [0, 256])
# 计算累积分布函数
cdf = hist.cumsum()
ref_cdf = ref_hist.cumsum()
# 归一化
cdf_normalized = cdf * hist.max() / cdf.max()
ref_cdf_normalized = ref_cdf * ref_hist.max() / ref_cdf.max()
# 计算新的灰度值
new_gray_img = np.interp(gray_img.flatten(), cdf_normalized, ref_cdf_normalized)
# 将新的灰度图像转换为原始图像的形状
new_gray_img = new_gray_img.reshape(gray_img.shape)
# 将新的灰度图像转换为彩色图像
new_img = cv2.cvtColor(new_gray_img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
return new_img
```
暗通道先验算法则是通过利用图像中的暗通道来估计图像的大气光照,从而去除图像中的雾霾和模糊效果。其代码实现如下:
```python
def dark_channel_prior(img, window_size=15):
# 将图像转化为灰度图像
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算暗通道
dark_channel = np.min(cv2.boxFilter(gray_img, -1, (window_size, window_size), borderType=cv2.BORDER_REFLECT), axis=2)
# 估计大气光照
top_n = int(dark_channel.size * 0.001)
flat_dark_channel = dark_channel.flatten()
flat_dark_channel.sort()
atmospheric_light = np.mean(flat_dark_channel[-top_n:])
return atmospheric_light
def dehaze(img, window_size=15, t0=0.1, w=0.95):
# 估计大气光照
atmospheric_light = dark_channel_prior(img, window_size)
# 计算透射率
transmission = 1 - w * np.min(cv2.boxFilter(img / atmospheric_light, -1, (window_size, window_size), borderType=cv2.BORDER_REFLECT), axis=2)
transmission = np.maximum(transmission, t0)
# 去雾
result = np.zeros_like(img)
for i in range(3):
result[:, :, i] = (img[:, :, i] - atmospheric_light) / transmission + atmospheric_light
result = np.clip(result, 0, 255)
return result
```
以上代码仅供参考,具体实现还需要根据实际需求进行修改和调整。