低照度图像增强算法怎么实现代码

低照度图像增强是一个复杂的问题，需要使用不同的算法来解决，以下是一种基于直方图均衡化的实现方法：

1. 读入低照度图像，将其转换为灰度图像。

2. 计算灰度图像的直方图，统计每个灰度级出现的次数。

3. 对于每个灰度级，计算其累积分布函数（CDF），即该灰度级及以下灰度级出现的概率之和。

4. 将每个灰度级映射到新的灰度级，新的灰度级等于CDF乘以最大灰度级，即：

new_gray_level = CDF * (max_gray_level - 1)

其中，max_gray_level是原始图像的最大灰度级。

5. 对于每个像素，使用新的灰度级替换原始灰度级。

6. 输出增强后的图像。

以下是Python代码实现：

import cv2
import numpy as np

def enhance_image(image):
    # Convert image to grayscale
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # Calculate histogram
    hist, bins = np.histogram(gray.flatten(), 256, [0,256])
    
    # Calculate cumulative distribution function
    cdf = hist.cumsum()
    
    # Normalize cdf
    cdf_normalized = cdf * hist.max() / cdf.max()
    
    # Calculate new gray levels
    new_gray_levels = np.around(cdf_normalized).astype(np.uint8)
    
    # Apply new gray levels to image
    enhanced = cv2.LUT(gray, new_gray_levels)
    
    return enhanced

使用方法：

# Read image
image = cv2.imread('low_light_image.jpg')

# Enhance image
enhanced = enhance_image(image)

# Display images
cv2.imshow('Original', image)
cv2.imshow('Enhanced', enhanced)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，'low_light_image.jpg'是低照度图像的文件名。