dequalize滤波

import cv2
from skimage import data,color
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.morphology import disk
import skimage.filters.rank as sfr
img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#读取图像
cv2.imshow('original',img)
grayImage=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
dst=sfr.equalize(grayImage,disk(5))#半径为5的圆形滤波器
cv2.imshow("result",dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

算法：dequalize滤波是均衡化滤波，利用局部直方图对图像进行均衡化滤波。直方图对图像进行均衡化滤波从本质上是一种归一化算法，将目前灰度区间较窄的范围通过一种非线性的方式在整个像素可视空间重映射，最后达到一种图像增强效果的目的。但是直方图均衡化无法表达具体的像素位置，因为直方图本身也仅仅表达某一灰度值出现的概率，并未体现该灰度值所在的位置信息。直方图均衡化处理之后，原来比较少像素的灰度会被分配到其他的灰度，像素相对集中， 处理后灰度范围变大，对比度变大，清晰度变大，达到有效增强图像的目的。

文献：Pizer, S. M. , Amburn, E. P. , Austin, J. D. , Cromartie, R. , & Zuiderveld, K. . (1987). Adaptive histogram equalization and its variations. Computer Vision Graphics & Image Processing, 39(3), 355-368.

Srinivasan, S. , & Balram, N. . (2006). Adaptive contrast enhancement using local region stretching.

链接：https://en.wikipedia.org/wiki/Adaptive_histogram_equalization

https://en.wikipedia.org/wiki/Histogram_equalization