用python自己编写代码实现AHE算法并用plt输出

好的，AHE算法是一种自适应直方图均衡化的算法，可以增强图像的局部对比度。以下是一个用Python实现AHE算法的示例代码，并使用matplotlib绘制输出结果。

import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

def AHE(img, clipLimit):
    img = np.array(img)
    height, width = img.shape
    hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0, 256])

    # 计算累积分布函数
    cdf = hist.cumsum()
    cdf = (cdf / float(cdf[-1])) * 255

    # 计算裁剪限制
    clipLimit = clipLimit * (height * width) / 256

    # 对像素值进行裁剪
    for i in range(256):
        if cdf[i] > clipLimit:
            cdf[i] = clipLimit

    # 重新计算累积分布函数
    cdf = cdf.cumsum()
    cdf = (cdf / float(cdf[-1])) * 255

    # 映射像素值
    img_eq = np.interp(img.flatten(), bins[:-1], cdf).astype(np.uint8)
    img_eq = np.reshape(img_eq, img.shape)

    return img_eq

# 读取图像
img = Image.open('lena.png').convert('L')

# 应用AHE算法
img_eq = AHE(img, clipLimit=4.0)

# 显示原始图像和均衡化后的图像
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))
axs[0].imshow(img, cmap='gray')
axs[0].set_title('Original')
axs[1].imshow(img_eq, cmap='gray')
axs[1].set_title('AHE')
plt.show()

在上面的代码中，我们使用PIL库读取图像，并使用AHE函数应用AHE算法。我们使用matplotlib库绘制原始图像和均衡化后的图像。

请注意，上述代码中的clipLimit参数控制裁剪限制。这是一个阈值，用于控制像素值的裁剪。较高的clipLimit值会导致更强的削弱效果，可能会导致图像的过度增强。