3. 限制对比度自适应直方图均衡化 概述:限制对比度自适应直方图均衡化(Contrast-Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE)是AHE的一种改进方法,通过限制对比度增强的幅度,避免过度增强和噪声放大。 实现步骤: 将图像划分为若干个子区域。 对每个子区域的直方图进行限制,防止某些灰度值过于
一、直方图均衡化(Histogram Equalization) 直方图均衡化是一种常用的图像增强技术,它通过重新分布图像像素的灰度级来增强图像的对比度。OpenCV中的cv2.equalizeHist()函数可以实现直方图均衡化。通过该函数,可以将输入图像的直方图变为均匀分布的形式,从而增强图像的对比度。 二、自适应直方图均衡化(Adaptive Histogram Equa...
在OpenCV中,自适应直方图均衡化可以通过cv2.createCLAHE()函数来实现,该函数创建了一个对比度受限的自适应直方图均衡化(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE)对象。CLAHE是AHE的一种变体,通过设置一个对比度限制(clipLimit)来防止噪声的过度放大。然后,使用apply()方法将CLAHE对象应用于图像,实现自适应...
图像识别工程开发中需要增强图像对比度,便于后续处理,接触到了CLAHE(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization),记录一下其中的学习过程。 1.直方图均衡 1.1灰度直方图 灰度图中像素值的分布为0-255,以灰度值为横坐标,纵坐标为该灰度值对应的像素点数目/比例,则得到了灰度图像的直方图,体现的是图像中灰度的整体...
AHE(Adaptive histogram equalization)是一种用于提升图像对比度的计算机图像处理技术。和普通的直方图均衡算法不同的点在于,它计算那些指定区域的直方图,并用这些值去重新分配图像亮度来改变图像的对比度。 它在每一个小区域内(默认8×8)进行直方图均衡化。当然,如果有噪点的话,噪点会被放大,需要对小区域内的对比度进...
而AHE为自适应直方图均衡化(Adaptive histgram equalization) 自适应直方图均衡化(AHE):用来提升图像的对比度的一种计算机图像处理技术。和普通的直方图均衡算法不同,AHE算法通过计算图像的局部直方图,然后重新分布亮度来来改变图像对比度。因此,该算法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。 不过,AHE有...
老猿分别介绍了数字图像直方图处理相关的原理和概念以及应用案例,并提供了全局直方图均衡处理的OpenCV-Python的实现算法以及支持函数,但老猿并没有找到局部直方图处理、使用直方图统计信息单独的OpenCV函数。与此相关的一个OpenCV概念就是CLAHE(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization,对比度受限的自适应直方图均衡),...
图像识别工程开发中需要增强图像对比度CLAHE(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) 前言 越来越多的开发人员选择基于开源的Qt框架与OpenCV来实现界面和算法,其原因不单单是无版权问题,更多是两个社区的发展蓬勃,可用来学习的资料与例程特别丰富。以下是关于利用Qt构建GUI并使用OpenCV中的CLAHE进行直方图均衡处理...
对比度受限的自适应直方图均衡(CLAHE,Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)算法。尽管最初它仅仅是被当作一种图像增强算法被提出,但是现今在图像去雾、低照度图像增强,水下图像效果调节、以及数码照片改善等方面都有应用。这个算法的算法原理看似简单,但是实现起来却并不那么容易。我们将结合相应的OpenCV代码来...
CLAHE是对比度抑制自适应直方图均衡(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)的简称,不同于普通的直方图均衡,它是一种局部直方图均衡方法。 调用接口分2步,先创建实例,再调用apply()方法: cv2.createCLAHE([, clipLimit[, tileGridSize]]) ->retval ...