CLAHE阈值自适应调整代码

以下是CLAHE阈值自适应调整代码的示例：

import cv2
import numpy as np

def adaptive_clahe(image, clip_limit=2.0, grid_size=(8, 8)):
    # 定义CLAHE算法
    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=clip_limit, tileGridSize=grid_size)
    img = np.array(image)

    # 逐个块进行CLAHE处理
    for i in range(0, img.shape[0], grid_size[0]):
        for j in range(0, img.shape[1], grid_size[1]):
            # 截取当前块
            block = img[i:i+grid_size[0], j:j+grid_size[1]]

            # 计算块的直方图
            hist, _ = np.histogram(block, 256, [0, 256])

            # 计算块的累积直方图
            cdf = hist.cumsum()

            # 计算块的累积直方图中的最大灰度级
            max_gray_level = np.where(cdf >= cdf[-1] * clip_limit / (grid_size[0] * grid_size[1]))[0][0]

            # 对块进行CLAHE处理
            block = clahe.apply(block)

            # 对块进行阈值处理
            block[block < max_gray_level] = 0
            block[block >= max_gray_level] = 255

            # 将处理后的块放回原图中
            img[i:i+grid_size[0], j:j+grid_size[1]] = block

    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))
    cv2.imshow('Original Image', img)
    cv2.imshow('Adaptive CLAHE Image', img_adaptive_clahe)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

该代码利用了numpy和OpenCV库，定义了自适应CLAHE算法的函数并进行了测试。在函数中，首先对原图像进行分块，对每个块进行CLAHE处理，并计算出块的累积直方图中的最大灰度级。然后再对块进行阈值处理，将小于最大灰度级的像素设为0，将大于等于最大灰度级的像素设为255。最后将处理后的块放回原图中，得到最终的增强后的图像。