Python - Equilibrado de color parabólico BCET

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import skimage.io as io

from skimage import img_as_float

import skimage.exposure as exposure

def ibcet (CE,L,H,E):

    '''

    Parameters

    ----------

    CE : Canal de enbtrada

    L : Valor mínimo del canal objetivo

    H : VAlor maximo canal objetivo

    E : Valor medio canal objetivo

    Returns

    -------

    ibcet: canal de salida con el contraste equilibrado

    a,b,c: parametrosd e la funcion de wequilirbado y=a*(x-b)^^2+c

    '''

    ES = CE.size

    l = np.min(CE)

    h = np.max (CE)

    e = np.mean (CE)

    ce2=CE**2

    s = sum(sum(ce2))/(ES)

    b = ((h**2)*(E-L)-s*(H-L)+(l**2)*(H-E))/(2*(h*(E-L)-e*(H-L)+l*(H-E)))

    a = (H-L)/((h-l)*(h+l-2*b))

    c = L-a*(l-b)**2

    ibcet = a*(CE-b)**2+c

    return ibcet, a, b, c

# Programa principal: Lectur imagenes y rescalado contraste

img = io.imread('ColoradoLandsat8OLI541.jpg')

img = img_as_float(img)

plt.figure(figsize=(20,12))

plt.imshow(img)

plt.title('Original')

plt.xticks()

plt.yticks()

rojo = img [:,:,0]

verde = img [:,:,1]

azul = img [:,:,2]

plt.figure(figsize=(20,12))

pminr , pmaxr = np.percentile (rojo,(2,98))

rojoclip = exposure.rescale_intensity(rojo,in_range=(pminr,pmaxr))

plt.figure(figsize=(20,12))

pminv , pmaxv = np.percentile (verde,(2,98))

verdeclip = exposure.rescale_intensity(verde,in_range=(pminv,pmaxv))

Low = np.min (verdeclip)

High = np.max (verdeclip)

Emean= np.mean (verdeclip)

plt.figure(figsize=(20,12))

pmina , pmaxa = np.percentile (azul,(2,98))

azulclip = exposure.rescale_intensity(azul,in_range=(pmina,pmaxa))

# Llamadas a la funcion de equilibrado

rojoclip_ibcet, a,b,c = ibcet(rojoclip, Low,High, Emean)

azulclip_ibcet, a,b,c = ibcet(azulclip, Low, High, Emean)

# Apilado de los canales modificados y el canal objeiveo en iamgen final

RGB = np.dstack((rojoclip_ibcet,verdeclip,azulclip_ibcet))

plt.imshow (RGB)

plt.xticks()

plt.yticks()