百度试题 结果1 题目限制对比度自适应直方图均衡化,更适合于改进图像的局部对比度以及获得更多的图像细节( )A.对B.错 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
不过,AHE有过度放大图像中相同区域的噪音的问题,另外一种自适应的直方图均衡算法即限制对比度直方图均衡(CLAHE)算法能有限的限制这种不利的放大。 2. 算法的解释 普通的直方图均衡算法对于整幅图像的像素使用相同的直方图变换,对于那些像素值分布比较均衡的图像来说,算法的效果很好。然后,如果图像中包括明显比图像其它区...
图片中左边的图片就是dull,灰度直方图也是集中在中间区域,这就是低对比度;最右边的图片是clarity,直方图感觉是被拉开了、舒展了,这就是高对比度。 5 Contrast Stretching 我们已经搞懂了图片不通透的原因,就是灰度直方图不够舒展,集中在了一个小区域,这样我们可以通过数学的方法把低对比度的图像提高对比度。最简单的...
二、限制对比度自适应直方图均衡(Contrast Limited Adaptive histgram equalization/CLAHE) 1.简述 CLAHE同普通的自适应直方图均衡不同的地方主要是其对比度限幅。这个特性也可以应用到全局直方图均衡化中,即构成所谓的限制对比度直方图均衡(CLHE),但这在实际中很少使用。在CLAHE中,对于每个小区域都必须使用对比度限幅。CL...
CLAHE的英文是Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization 限制对比度的自适应直方图均衡。在学习这个之前,我们要先学习一下下面的前置算法: 【Contrast Stretching】:对比度拉伸; 【HE】:直方图均衡; 【CLHE】:对比度限制的HE 【AHE】:自适应直方图均衡化 ...
CLAHE的英文是Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization 限制对比度的自适应直方图均衡。在学习这个之前,我们要先学习一下下面的前置算法: 【Contrast Stretching】:对比度拉伸; 【HE】:直方图均衡; 【CLHE】:对比度限制的HE 【AHE】:自适应直方图均衡化 ...
本项目的主要目标是使用三种图像增强算法来改善骨折骨骼的可视化:对比度限制自适应直方图均衡化(CLAHE)、非锐化掩模(UM)和高频强调滤波(HEF)。在实现这些算法后,我们将讨论结果以及项目开发过程中遇到的困难。 示例图片 在这里插入图片描述 图片来源:国家科学基金会 ...
【CLHE】:对比度限制的HE 【AHE】:自适应直方图均衡化 2 竞赛中的CLAHE实现 在比赛中,我们往往使用albumentations库函数进行图像的预处理,因为这个预处理库的运行速度非常的快,而且封装了大量的图像增强的方法。图像任务的话这个库函数非常滴奈斯。 本文中会介绍一下albumentations库函数实现CLAHE的代码,然后再用openCV实...
具体的python实现限制对比度的自适应直方图均衡化代码如下: # -*_ coding:utf-8-*- import cv2 import numpy as np import sys #主函数 if __name__ == "__main__": if len(sys.argv) > 1: #第一步:读入图像 src = cv2.imread(sys.argv[1],cv2.IMREAD_ANYCOLOR) ...
简介:【6月更文挑战第12天】限制对比度自适应直方图均衡化。 普通直方图均衡化用于对图像全局进行调整,不能有效提高图像的局部对比度。为了提高图像的局部对比度,可将图像分成若干子块,对子块进行直方图均衡化,这就是自适应直方图均衡化。自适应直方图均衡化可能会造成图像的局部对比度过高,从而导致图像失真。为了解决此...