CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)是一种用于图像增强的算法,旨在改善图像的对比度,尤其是在局部区域的对比度增强中。它是传统直方图均衡化(Histogram Equalization, HE)的一种改进方法。CLAHE 特别适用于图像中的局部对比度改善,可以避免图像中的过度曝光或过暗
HE在变换时,只考虑了整张图像整体的对比度,整张图像上的像素转换用一个转换函数来完成;当局部内的像素分布与整体分布不同或者局部与局部之间的像素分布不同时,HE效果会比较糟糕! 针对上述问题,1994年,Karel Zuiderveld提出了针对医学图像增强处理的算法,并发现该算法在其他图像增强处理上效果同样显著!文章中针对HE存在...
There was a significant difference in FD values for images after applying CLAHE and HE compared to raw images ( p value<0.001), and HE decreased the FD value significantly more than CLAHE ( p value=0.019).Employing CLAHE and HE algorithm via OpenCV python library improves the periapical image...
《A new adaptive contrast enhancement algorithm for infrared images based on double plateaus histogram equalization》提出自适应双平台直方图均衡算法,一种基于双平台直方图均衡的红外图像自适应对比度增强算法。 传统的双层斜展直方图均衡化算法使用恒定阈值,不能在不同的场景中改变阈值,使其实际使用是有限的。在提出...
Adaptive Thresholding in OpenCV - Learn how to implement adaptive thresholding using OpenCV for better image processing results. Explore techniques and examples.
为了增强视频,所提出的图像增强方法使用关于每帧之间差异的时间信息来减少计算复杂性。该算法本质上是一种自适应的gamma校正算法,其中,“自适应”是利用图像直方图信息来实现的,本文提出了一种混合HM方法,将cdf、加权分布和伽玛校正相结合的算法 算法步骤:
OpenCV Camera Calibration And 3D Reconstruction Drawing Feature Detection Geometric Image Transformations Histogram Equalization Image Filtering Miscellaneous Image Transformations Motion Analysis and Object Tracking Object Detection Structural Analysis and Shape Descriptors ...