Numpy 本地直方图均衡化

在本文中，我们将介绍NumPy中的本地直方图均衡化方法。本地直方图均衡化是一种增强图像局部对比度的技术，可应用于许多图像处理任务，如计算机视觉和医学图像处理。

阅读更多：Numpy 教程

什么是本地直方图均衡化？

在理解本地直方图均衡化之前，需要先了解直方图均衡化。直方图均衡化是一种用于图像增强的方法，其原理是将像素值分布在整个灰度级范围内。这将导致图像中较暗部分的像素值增加，较亮部分的像素值降低，从而产生图像的更大对比度。

本地直方图均衡化和直方图均衡化的主要区别在于它只在图像的局部区域内进行操作。这意味着不同的局部区域可以拥有不同的像素值分布，导致不同的对比度增强效果。本地直方图均衡化的局部区域通常是以像素为中心的方形区域，例如3×3，5×5等。

NumPy中的本地直方图均衡化

在NumPy中，我们可以使用skimage.exposure.equalize_adapthist函数来实现本地直方图均衡化。此函数的参数包括输入图像，局部区域的大小，以及用于管理对比度增强的剪切限制。

下面是一个使用NumPy进行本地直方图均衡化的简单示例：

import numpy as np
from skimage import data, exposure, io

image = data.moon()
image = exposure.rescale_intensity(image)

# 应用局部直方图均衡化
image_eq = exposure.equalize_adapthist(image, clip_limit=0.03)

# 显示原始图像和增强后的图像
io.imshow_collection([image, image_eq])
io.show()

在这个例子中，我们首先导入了必要的库：NumPy、skimage包、io模块。之后，我们使用skimage.data.moon函数生成了一张500×500的月亮图像，并使用exposure.rescale_intensity函数对像素值进行重新缩放，以便在[0,1]的范围内处理像素值。

然后，我们使用exposure.equalize_adapthist函数将该图像进行本地直方图均衡化，并使用clip_limit参数来控制对比度的限制。

最后，我们使用io.imshow_collection函数来可视化原始图像和增强后的图像。