BBHE算法 python代码

以下是BBHE算法的Python实现代码：

import cv2

def BBHE(img):
    # 计算直方图
    hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])
    # 归一化直方图
    hist_norm = hist / (img.shape[0] * img.shape[1])
    # 计算累计分布函数
    cdf = hist_norm.cumsum()
    # 计算映射表
    map_table = (255 * cdf).astype('uint8')
    # 应用映射表
    img_eq = cv2.LUT(img, map_table)
    return img_eq

其中，img为输入的灰度图像，返回值为BBHE均衡化后的图像img_eq。本代码使用了OpenCV库，需要先安装。

相关问题

bbhe算法 matlab

bbhe算法（基于双峰直方图均衡化）是一种用于增强图像对比度的算法，它可以帮助我们在图像处理中改善图像的视觉效果。在Matlab中，我们可以通过以下步骤来实现bbhe算法：

首先，我们需要读取图像并将其转换为灰度图像。可以使用Matlab中的imread函数来读取图像，并使用rgb2gray函数将其转换为灰度图像。

然后，我们可以使用bbhe算法来增强灰度图像的对比度。在Matlab中，我们可以通过编写自定义的bbhe算法函数来实现这一步骤。该函数应该包括计算直方图的双峰位置、分割直方图并进行均衡化等操作。

接下来，我们可以调用自定义的bbhe函数并将灰度图像作为输入参数，以获取增强对比度后的图像。

最后，我们可以使用imshow函数来显示原始图像和增强对比度后的图像，以便直观地比较它们之间的视觉效果。

通过以上步骤，我们可以在Matlab中实现bbhe算法，并用于增强图像对比度。这可以帮助我们改善图像的视觉效果，使得图像中的目标更加清晰可见。

图像直方图均衡BBHE

好的，关于图像直方图均衡BBHE，我可以为您解答。BBHE是指基于双边直方图的图像直方图均衡算法，它可以在保持图像整体亮度的同时增强图像的对比度。

具体来说，BBHE算法首先将图像分成若干个子区域，然后对每个子区域进行直方图均衡，最后将所有子区域的均衡结果拼接起来得到整幅图像的均衡结果。

相比于传统的全局直方图均衡算法，BBHE算法可以更好地处理图像中存在大量局部细节的情况，从而得到更好的均衡效果。