ahe自适应直方图均衡化代码

AHE自适应直方图均衡化是一种非线性图像增强技术，能够在不破坏原始图像细节和对比度的同时，提高图像的清晰度、亮度和对比度。以下是AHE自适应直方图均衡化的Python代码实现：

1. 首先导入必要的库：

import cv2
import numpy as np

2. 定义AHE函数，实现自适应直方图均衡化：

def ahe(img, clipLimit=3, gridSize=(8, 8)):
    h, w = img.shape
    gridH, gridW = gridSize
    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=clipLimit, tileGridSize=gridSize)
    equalized = np.zeros(img.shape, dtype=np.float32)
    for i in range(gridH):
        for j in range(gridW):
            y = i * h // gridH
            x = j * w // gridW
            h1 = (i + 1) * h // gridH
            w1 = (j + 1) * w // gridW
            subImg = img[y:h1, x:w1]
            hist = cv2.calcHist([subImg], [0], None, [256], [0, 256])
            clahe.apply(subImg, subImg)
            equalized[y:h1, x:w1] = subImg
    return np.uint8(equalized)

这个函数的参数包括待处理的图像、对比度裁剪限制数和网格大小。我们首先获取图像的高和宽，然后根据网格大小计算网格的数量。然后我们使用cv2.createCLAHE创建CLAHE对象，它具有裁剪限制和网格大小参数。接着我们创建一个空白的等化图像，然后遍历网格，为每个网格计算直方图并使用CLAHE对象对该网格进行直方图均衡化。最后我们将均衡化的图像部分合并到空白的等化图像中，然后将其强制转换为8位无符号整数。最终返回AHE处理后的图像。

以上是AHE自适应直方图均衡化的Python代码实现方法。