gray_image = cv2.cvtColor(image_bright, cv2.COLOR_BGR2GRAY) mean_gray = np.mean(gray_image) std_gray = np.std(gray_image) threshold = max(0, mean_gray - std_gray * lambda_) _, foreground_mask = cv2.threshold(gray_image, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY) kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3)) foreground_mask = cv2.erode(foreground_mask, kernel, iterations=1) background = cv2.medianBlur(image_bright, 21) foreground = cv2.medianBlur(image_bright, 3) foreground = cv2.addWeighted(foreground, limit, background, 1 - limit, 0) result = cv2.bitwise_and(foreground, foreground, mask=foreground_mask)

这段代码是用于进行图像分割的操作。具体来说，它使用了一种基于统计学的方法，通过计算灰度图像的均值和标准差，来确定前景和背景之间的阈值。然后，使用这个阈值来生成前景掩码，将前景和背景分离开来。接下来，通过对前景和背景进行模糊处理，可以使得分割结果更加平滑。最后，使用位运算将前景和背景重新合并起来，得到最终的分割结果。

相关问题

def underwater_image_enhancement(image): # 定义一些常量 alpha = 1.5 # 对比度增强系数 beta = 20 # 亮度增强系数 lambda_ = 0.2 # 模糊程度系数 limit = 2.0 # 限制像素缩放的系数 # 对比度增强 image_contrast = cv2.addWeighted(image, alpha, np.zeros(image.shape, image.dtype), 0, 0) # 亮度增强 image_bright = cv2.add(image_contrast, beta) # 颜色平衡 max_b = np.max(image_bright[:, :, 0]) max_g = np.max(image_bright[:, :, 1]) max_r = np.max(image_bright[:, :, 2]) max_value = max(max_b, max_g, max_r) if max_value > 1.0: image_bright[:, :, 0] = image_bright[:, :, 0] / max_value image_bright[:, :, 1] = image_bright[:, :, 1] / max_value image_bright[:, :, 2] = image_bright[:, :, 2] / max_value # 去雾 gray_image = cv2.cvtColor(image_bright, cv2.COLOR_BGR2GRAY) mean_gray = np.mean(gray_image) std_gray = np.std(gray_image) threshold = max(0, mean_gray - std_gray * lambda_) _, foreground_mask = cv2.threshold(gray_image, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY) kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3)) foreground_mask = cv2.erode(foreground_mask, kernel, iterations=1) background = cv2.medianBlur(image_bright, 21) foreground = cv2.medianBlur(image_bright, 3) foreground = cv2.addWeighted(foreground, limit, background, 1 - limit, 0) result = cv2.bitwise_and(foreground, foreground, mask=foreground_mask) return result

这段代码实现了一种用于增强水下图像的算法。具体而言，它包括以下步骤：

1. 对比度增强：通过对原始图像进行加权相加操作，增加图像的对比度。

2. 亮度增强：在对比度增强的基础上，通过加上一个偏移量来增加图像的亮度。

3. 颜色平衡：对增强后的图像进行颜色平衡，使颜色分布更加均匀。

4. 去雾：通过计算图像中像素的均值和标准差，确定一个阈值，将图像分为前景和背景两部分。然后使用中值滤波器对前景和背景分别进行平滑处理。最后，将前景和背景的加权和作为最终结果。