将图像分成小块，每个小块大小为 R× R，用分块 增强模型算法处理近红外手掌图像 Pinfrared ，得到 Iblock 。 （2）采用 Sobel 算子水平和垂直方向检测分块增强 图像 Iblock 中掌纹主线条结构，经过3次迭代均值滤波处 理得到 ISobel 。 （3）隶属度函数处理 ISobel ，得到模糊化后的图像 Ifuzzy 。 （4）使用模糊反锐化图像增强模型 I′ = ISobel - λ × Ifuzzy ，得到增强后的掌纹结构图像 I′ 。请用python实现

以下是基于Python实现的代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取近红外手掌图像
img = cv2.imread('Pinfrared.png', 0)
# 将图像分成小块，每个小块大小为 R× R
R = 16
h, w = img.shape
img_blocks = [img[j:j+R, i:i+R] for j in range(0, h, R) for i in range(0, w, R)]

# 分块增强模型算法处理近红外手掌图像
for i, block in enumerate(img_blocks):
    mean = np.mean(block)
    std = np.std(block)
    img_blocks[i] = (block - mean) / std * 128 + 128
img_enhanced = np.vstack([np.hstack(img_blocks[i:i+16]) for i in range(0, len(img_blocks), 16)])

# 使用Sobel算子水平和垂直方向检测分块增强图像中掌纹主线条结构
sobelx = cv2.Sobel(img_enhanced,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)
sobely = cv2.Sobel(img_enhanced,cv2.CV_64F,0,1,ksize=3)
img_sobel = cv2.addWeighted(sobelx, 0.5, sobely, 0.5, 0)

# 经过3次迭代均值滤波处理得到分块增强图像
for i in range(3):
    img_sobel = cv2.blur(img_sobel, (3, 3))

# 隶属度函数处理分块增强图像得到模糊化后的图像
img_fuzzy = cv2.GaussianBlur(img_sobel, (5, 5), 0)

# 使用模糊反锐化图像增强模型得到增强后的掌纹结构图像
lamda = 0.5
img_enhanced = img_sobel - lamda * img_fuzzy

# 显示增强后的掌纹结构图像
cv2.imshow('Enhanced Image', img_enhanced)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意：本代码仅供参考，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。