CIS4720-A2课程项目：Python图像增强与质量评估

文档首先介绍了使用OpenCV库实现的自适应直方图均衡化（Adaptive Histogram Equalization, AHE），具体包括了无clipLimit参数的AHE实现和带有对比度限制的AHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE）。此外，还涵盖了全局直方图拉伸、局部直方图拉伸、以及图像质量评估的方法，最后提供了如何在虚拟环境中安装和运行这些工具的说明。 知识点详解： 1. 自适应直方图均衡化（AHE） 自适应直方图均衡化是一种图像处理技术，用于改善图像的局部对比度。对于具有不同亮度区域的图像特别有效。AHE操作首先将图像分成小块，每个小块称为'块大小'，然后对每个块进行直方图均衡化。这样做的目的是使每个块的亮度范围最大化，而不考虑整个图像。通过这种方式，可以增强局部区域的对比度，同时避免整体的过增强问题。 在文档中提到的ahe.py使用了OpenCV库来实现AHE，且clipLimit参数设置为0，意味着没有对比度限制，进而实现了一种特殊的AHE，即通常所说的全局直方图均衡化。 2. 对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE） CLAHE是AHE的改进版本，通过设置一个clipLimit参数来限制对比度的增强程度。这样做的目的是为了避免由于直方图均衡化引起的噪声放大问题，特别是在图像的平滑区域。当clipLimit为2时，意味着对比度的增强会受到一定的限制，以防止图像过度拉伸。 文档中的clahe.py同样使用OpenCV实现了CLAHE，且其默认设置的块大小为9x9，最大斜率为2。这样的参数设置可以在保持图像局部对比度的同时，减少噪声放大带来的不良影响。 3. 全局直方图拉伸 全局直方图拉伸是一种简单的图像增强技术，通过将图像的最小亮度值映射为0，最大亮度值映射为255，其他亮度值按比例映射，从而达到增强图像对比度的目的。 文档中的minmax.py实现了全局直方图拉伸，即minmax函数，它使用全局的最小和最大亮度值来调整图像的对比度。 4. 局部直方图拉伸 局部直方图拉伸是全局直方图拉伸的一种改进，它不仅考虑了图像的整体亮度，而且考虑了图像局部区域的亮度分布。具体操作是使用一个局部区域（例如100x100像素）的最小和最大亮度值来进行局部的对比度增强。 local_minmax是文档中提到的功能，它在minmax.py中实现了局部直方图拉伸。通过计算每个像素周围100x100区域的最小值和最大值来进行局部对比度调整。 5. 通用图像质量指数（UIQI） 通用图像质量指数（Universal Image Quality Index，UIQI）是一个用于评估图像质量的指标，它基于图像的亮度、对比度和结构信息来计算。UIQI的值介于-1到1之间，值越接近1表示图像质量越好。 文档中的quality.py实现了周望提出的通用图像质量指数，用于量化和检查图像质量改进后的效果。 6. 环境设置 为了运行文档中提供的Python脚本，首先需要在虚拟环境中安装必要的依赖。文档建议通过使用pip命令和一个requirements.txt文件来安装所需的Python包，这有助于创建一个独立、干净的环境，确保代码的可移植性和可重复性。 总结来说，CIS4720-A2文档提供了关于图像处理中各种技术的实现细节，包括自适应直方图均衡化、全局和局部直方图拉伸以及通用图像质量评估的详细方法。这些技术广泛应用于图像增强、图像质量改进和评估中，对于研究和开发图像处理应用具有重要的参考价值。同时，文档还涉及到了如何在虚拟环境中配置和运行相关工具，为实际应用提供了指导。"