用Python实现双直方图均衡算法的代码

以下是用Python实现双直方图均衡算法的代码：

import cv2
import numpy as np

def double_histogram_equalization(img):
    # 计算图像的直方图
    hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0,256])
    
    # 计算累积分布函数
    cdf = hist.cumsum()
    cdf_normalized = cdf * hist.max() / cdf.max()
    
    # 计算原图像的直方图均衡化
    img_equalized = cv2.equalizeHist(img)
    
    # 计算均衡化之后的直方图
    hist_eq, bins_eq = np.histogram(img_equalized.flatten(), 256, [0,256])
    
    # 计算累积分布函数
    cdf_eq = hist_eq.cumsum()
    cdf_eq_normalized = cdf_eq * hist_eq.max() / cdf_eq.max()
    
    # 计算匹配函数
    match = np.zeros(256)
    for i in range(256):
        j = np.argmin(np.abs(cdf_normalized - cdf_eq_normalized[i]))
        match[i] = j
    
    # 应用匹配函数
    img_matched = match[img]
    
    return img_matched

这个函数接受一个灰度图像作为输入，返回一个均衡化之后的灰度图像。函数的实现过程如下：

1. 计算原始图像的直方图，并计算累积分布函数。
2. 对原始图像进行直方图均衡化操作。
3. 计算均衡化之后的图像的直方图，并计算累积分布函数。
4. 计算匹配函数，将均衡化之后的图像的直方图映射到原始图像的直方图上。
5. 应用匹配函数，得到均衡化之后的图像。

注意，这个函数实现的是双直方图均衡化算法，与传统的直方图均衡化算法略有不同。