Contrast Limiting(CL) (CLAHE) 限制对比度的自适应直方图均衡化 1.算法简介 AHE是一种用来改善图像对比度的图像处理技术,它与传统的(普通)直方图均衡相比,不同点主要在于,AHE通过计算图像每一个显著区域的直方图,来重新分布图像的亮度值,因此它更适合于用来改善图像的局部对比度,以及增强图像边缘信息,利于分割。 但...
OpenCV: Histograms CLAHE是全局直方图均衡化的升级版本,CLAHE首先对图片做了分块的操作,也就是划分到多少行,多少列,每一个小块单独做 全局直方图均衡化。但是每一个小块做直方图均衡化,就存在噪声的问题,所以还限制了对比度,也就是对直方图做了裁剪和均衡,直方图上方>某个threshold的区间,会被分配到其他的格子。
阈值为40时,超出阈值的为50这个直方图区域,将多出的50-40=10的部分均匀分布到每个区域上,平均每个区域增加的值为2 注意:在OpenCV手册中没有提及到限制对比度的自适应直方图均衡化函数。 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: 其中默认设置的“限制对比度”为40,块的大小为8X8 程序运行后的效果...
# 第一步:计算灰度直方图 grayHist = calcGrayHist(image) # 第二步:计算累加灰度直方图 zeroCumuMoment = np.zeros([256], np.uint32) for p in range(256): if p == 0: zeroCumuMoment[0] = grayHist[0] else: zeroCumuMoment[p] = zeroCumuMoment[p-1]+grayHist[p] # 第三步:根据累加灰...
利用Python-OpenCV算法库实现CLAHE算法 (限制对比度自适应直方图均衡化). Contribute to minxuan-hf/CLAHE development by creating an account on GitHub.
【摘要】 限制对比度的直方图均衡化的处理方式是先为直方图设置一个阈值,该阈值为限制对比度值,超过该阈值的值会被裁剪,然后裁剪的部分会均匀的分布到其他值上,这样就重构了直方图,接下来就可以用重构后的直方图来进行接下来的均衡化操作了。 前面讲到的自适应直方图均衡化的实现方法首先是将图像划分成不重叠的区域块...
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: 其中默认设置的“限制对比度”为40,块的大小为8X8 程序运行后的效果如下图所示: 本文摘自异步社区,作者:黑夜探路人,作品:《OpenCV使用python实现限制对比度的自适应直方图均衡化》,未经授权,禁止转载。
前面讲到的自适应直方图均衡化的实现方法首先是将图像划分成不重叠的区域块,让后对每个块分别进行直方图均衡化处理。如果在图像有噪声的情况下这样处理,在每个被分割的小区域块中的噪声就会被放大。 为了避免噪声对图像均衡化的影响,这里使用了限制对比度的自适应直方图均衡化来处理图像的直方图均衡化。
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: 其中默认设置的“限制对比度”为40,块的大小为8X8 程序运行后的效果如下图所示: 本文摘自异步社区,作者:黑夜探路人,作品:《OpenCV使用python实现限制对比度的自适应直方图均衡化》,未经授权,禁止转载。
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: 其中默认设置的“限制对比度”为40,块的大小为8X8 程序运行后的效果如下图所示: 本文摘自异步社区,作者:黑夜探路人,作品:《OpenCV使用python实现限制对比度的自适应直方图均衡化》,未经授权,禁止转载。