对图像进行clahe自适应图像增强代码

下面是使用OpenCV库实现CLAHE自适应图像增强的Python代码示例：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 创建CLAHE对象
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))

# 应用CLAHE算法进行图像增强
img_clahe = clahe.apply(img)

# 显示原始图像和增强后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('CLAHE Image', img_clahe)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在代码中，首先使用`cv2.imread()`函数读取需要增强的图像，然后创建CLAHE对象并设置参数，最后使用`apply()`方法应用CLAHE算法进行图像增强。最后使用`cv2.imshow()`函数显示原始图像和增强后的图像，并使用`cv2.waitKey()`和`cv2.destroyAllWindows()`函数等待用户按下任意键关闭窗口。

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CLAHE自适应调整阈值代码

以下是基于Python编写的CLAHE算法自适应调整阈值的代码示例：

import cv2

def adaptive_clahe(image_path, clip_limit=2.0, tile_size=8):
    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    # 创建CLAHE对象
    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=clip_limit, tileGridSize=(tile_size, tile_size))
    # 自适应调整阈值
    adaptive_threshold = cv2.adaptiveThreshold(image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)
    # 应用CLAHE算法
    clahe_image = clahe.apply(image)
    # 返回处理后的图像
    return clahe_image

其中，`image_path`参数表示图像文件的路径，`clip_limit`参数表示限制对比度的阈值，`tile_size`参数表示分块大小。在代码中，首先读取图像，然后创建CLAHE对象，并使用`cv2.adaptiveThreshold`函数自适应调整阈值。最后，将得到的阈值应用于CLAHE算法，生成增强后的图像，并返回其结果。

基于杜鹃搜索算法的CLAHE自适应阈值对比度增强算法代码

以下是基于杜鹃搜索算法的CLAHE自适应阈值对比度增强算法的示例代码：

import cv2
import numpy as np
import math

# 定义CLAHE算法
def clahe(image, clip_limit=2.0, grid_size=(8, 8)):
    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=clip_limit, tileGridSize=grid_size)
    return clahe.apply(image)

# 定义杜鹃搜索算法
def cuckoo_search(fit_func, dim, lb, ub, pa=0.25, gen=100):
    pop_size = 50
    nest = np.random.rand(pop_size, dim) * (ub - lb) + lb
    fitness = np.zeros(pop_size)
    best_nest_index = np.zeros(gen)
    best_nest = np.zeros((gen, dim))
    fmin = fit_func(nest[0, :])
    best_nest[0, :] = nest[0, :]

    for i in range(pop_size):
        fitness[i] = fit_func(nest[i, :])
        if fitness[i] < fmin:
            fmin = fitness[i]
            best_nest[0, :] = nest[i, :]

    for it in range(1, gen):
        new_nest = np.zeros((pop_size, dim))
        for i in range(pop_size):
            u = np.random.rand(dim) < pa
            step_size = np.random.rand() * (nest[np.random.randint(pop_size), :] - nest[np.random.randint(pop_size), :])
            new_nest[i, :] = nest[i, :] + step_size * u

        for i in range(pop_size):
            for j in range(dim):
                if new_nest[i, j] < lb:
                    new_nest[i, j] = lb
                if new_nest[i, j] > ub:
                    new_nest[i, j] = ub

        for i in range(pop_size):
            fitness_new = fit_func(new_nest[i, :])
            if fitness_new < fitness[i]:
                fitness[i] = fitness_new
                nest[i, :] = new_nest[i, :]

            if fitness_new < fmin:
                fmin = fitness_new
                best_nest[it, :] = new_nest[i, :]
        
        best_nest_index[it] = fmin

    return best_nest, best_nest_index

# 定义自适应阈值CLAHE算法
def adaptive_clahe(image, clip_limit=2.0, grid_size=(8, 8), search_gen=50, search_pa=0.25):
    # 定义适应度函数
    def fitness_func(threshold):
        img = np.array(image)
        img[img < threshold] = 0
        img[img >= threshold] = 255
        img = clahe(img, clip_limit=clip_limit, grid_size=grid_size)
        mse = np.mean((img - image) ** 2)
        return mse
    
    # 搜索最佳阈值
    lb = 0
    ub = 255
    dim = 1
    best_nest, best_nest_index = cuckoo_search(fitness_func, dim, lb, ub, pa=search_pa, gen=search_gen)
    threshold = best_nest[-1, 0]

    # 对图像进行CLAHE处理
    img = np.array(image)
    img[img < threshold] = 0
    img[img >= threshold] = 255
    img = clahe(img, clip_limit=clip_limit, grid_size=grid_size)
    return img

# 测试代码
if __name__ == '__main__':
    img = cv2.imread('lena.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    img_adaptive_clahe = adaptive_clahe(img, clip_limit=2.0, grid_size=(8, 8), search_gen=50, search_pa=0.25)
    cv2.imshow('Original Image', img)
    cv2.imshow('Adaptive CLAHE Image', img_adaptive_clahe)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

该代码使用了numpy和OpenCV库，首先定义了CLAHE算法和杜鹃搜索算法的函数，然后定义了自适应阈值CLAHE算法的函数，最后进行测试并显示结果。