Numpy局部直方图均衡化

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy库进行局部直方图均衡化。局部直方图均衡化是一种增强图像对比度的方法，特别适用于局部对比度较低的图像。在这种方法中，图像被分成若干个小块，每个块的直方图被均衡化，从而得到更好的图像效果。

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准备工作

首先，我们需要导入Numpy库。我们还需要一张灰度图像来进行操作。我们可以使用OpenCV库来读取图像并将其转换为灰度图像。

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('lena.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

实现局部直方图均衡化

接下来，我们将实现局部直方图均衡化。我们可以先将整个图像分成若干个小块，然后对每个块进行直方图均衡化。最后，将块合并得到最终的结果。

def local_histogram_equalization(image, block_size=16):
    """
    使用局部直方图均衡化增强图像对比度
    :param image: 灰度图像
    :param block_size: 块大小，默认为16
    :return: 均衡化后的图像
    """
    h, w = image.shape[:2]
    equ = np.zeros_like(image)

    # 将图像分为若干个块
    for i in range(0, h, block_size):
        for j in range(0, w, block_size):
            block = image[i:i + block_size, j:j + block_size]

            # 对当前块进行直方图均衡化
            equ_block = cv2.equalizeHist(block)

            # 将均衡化后的块放回原图像中
            equ[i:i + block_size, j:j + block_size] = equ_block

    return equ

效果演示

让我们来看看使用局部直方图均衡化前后的图像对比。

# 对灰度图像进行局部直方图均衡化
equ = local_histogram_equalization(gray)

# 显示原图和均衡化后的图像
cv2.imshow('original', gray)
cv2.imshow('equalized', equ)
cv2.waitKey(0)

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Numpy进行局部直方图均衡化。局部直方图均衡化是一种增强图像对比度的方法，特别适用于局部对比度较低的图像。我们实现了一个局部直方图均衡化的函数，并使用一张图像进行了演示。