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集中。 进行直方图均衡化,...
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...
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...
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...
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...
3.对比度受限自适应直方图均衡化CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) 在自适应直方图均衡化中,图像被划分为称为“tiles”的小块(OpenCV默认tiles大小为8x8)。然后这些块中的每一个都像往常一样进行直方图均衡化。所以在一个小区域内,直方图会被限制在一个小区域内(除非有噪声)。如果有噪音,它会...
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,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...
plt.title('Histogram') # 有限对比适应性直方图均衡化CLAHE(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8)) img3 = clahe.apply(img) hist3, bins = np.histogram(img3.flatten(), 256, [0, 256]) ...
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 ...