在静脉检测期间应用CLAHE后图像中的问题

Question

我目前在一个项目中，我必须使用红外图像和实时捕获来制作静脉探测器。应用CLAHE之后，图像上（红框内）有一些“波动”，首先我不知道会是什么，但是在与我的老师交谈之后，问题可能出在图像上的黑色量可能会导致饱和在图像中，因此是波浪。但是我们不知道如何消除这些波动。

我尝试了更大的投资回报率，这很有帮助，但只是减少了波浪，然后我尝试了较小的投资回报率，只是为了捕捉手臂部分以查看静脉，但没有任何效果。我认为网络摄像头也可能是问题的一部分，我使用的是Genius Facecam 1000HD，但我不知道它是否真的可以影响海浪。

我希望您能为我解决这个问题，我尝试了很多事情，但没有办法完全解决问题。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as img
import numpy as np
import cv2

kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
kernel[0,0]=0
kernel[0,2]=0
kernel[2,0]=0
kernel[2,2]=0
print(kernel)

#-----Reading the image-----------------------------------------------------
camera = cv2.VideoCapture(1)
while cv2.waitKey(1)==-1:
    retval, img = camera.read()    
    gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    cv2.imshow('byn',gray)
    retval,mask = cv2.threshold(final,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
    gray = cv2.bitwise_and(final,final,mask = mask)

##-----PROCESAMIENTO----------------------------------- 
    #Def. ROI
    nf,nc=gray.shape
    CAP1 = gray.copy() #con ROI
    #Ecualización
    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=20.0, tileGridSize=(8,8))
    gray= clahe.apply(gray)
    CAP2 = gray.copy()
    gray = cv2.medianBlur(gray,3) #Filtro Mediana
    CAP3 = gray.copy()
    cv2.imshow('BLUR',CAP3)
    retval,CAP4 = cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
    mask1=(CAP4>0)*gray #pixeles grises
    mask2=(CAP4==0)*int(CAP3.mean()+40) #Fondo Promedio
    gray=np.uint8(mask1+mask2) #conviente a formato int
    CAP5 = gray.copy()
    retval,gray = cv2.threshold(gray,120,255,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
    gray = (CAP1>0)*gray    
    CAP6 = gray.copy()
    gray = cv2.erode(gray,kernel,iterations = 2)
    gray = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
    CAP7 = gray.copy()
    cv2.imshow('PROMEDIO',CAP5)
    cv2.imshow('CLAHE',CAP7)


cv2.destroyAllWindows()
camera.release()