红外图像增强python

红外图像增强是一种常见的计算机视觉处理技术，用于改善红外图像的质量，使其更易于分析和理解。在Python中，我们可以利用一些开源库如OpenCV（cv2）来进行红外图像的预处理和增强。

以下是使用Python进行红外图像增强的基本步骤：

1. **导入必要的库**：

   import cv2
   import numpy as np

2. **读取红外图像**：

   img = cv2.imread('ir_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

3. **调整对比度和亮度**：

   # 使用直方图均衡化增强对比度
   eq_img = cv2.equalizeHist(img)
   # 或者自定义调整函数
   adjusted_img = np.clip(img + alpha * (255 - img), 0, 255).astype(np.uint8)

4. **噪声滤波**：

   denoised_img = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(adjusted_img, None, 10, 10, 7, 21)

5. **边缘检测**（如果需要突出热源边界）：

   edges = cv2.Canny(denoised_img, threshold1, threshold2)

6. **保存增强后的图片**：

   cv2.imwrite('enhanced_ir_image.jpg', edges)