Python代码实现红外图像增强-分段线性与灰度拉伸-图片均衡及自适应调整算法

简介：
本项目采用Python语言，结合分段线性和灰度拉伸技术，对红外图像进行增强处理，并实施图片均衡和自适应调整算法以优化视觉效果。 这份使用Python语言编写的分段线性直方图红外图像（灰度图像）增强算法能够实现8位、14位、16位的灰度图像或红外图像的增强与拉伸，包括在过曝光、曝光不足及强光类型的图片中均能取得良好效果。该算法采用分段线性拉伸的方法，并结合了线性截断和直方图均衡等技术的优点。其主要思想是通过统计直方图将像素灰度值分为三个等级（低灰度分段、中灰度分段与高灰度分段），每个分段使用不同的线性系数进行调整，以确保图像具有良好的对比度且不失真。 算法的区间划分和拉伸系数确定均采用代码自动计算得出，并不需要手动调节。因此，该算法具备较好的通用性和稳定性，在经过上千张各种红外图像测试后都取得了良好效果。此外，它还能够排除坏点（异常点）对图像增强的影响。 本资源中包含一份用于批量处理图片的测试代码以及一批可供用户进行测试和参考的数据集。