[图像去雾]（一）限制对比度的自适应直方图均衡化(CLAHE)的学习体会——图像分块

最近研究图像去雾算法，作为菜鸟，慢慢学习。

算法原理参考以下两个链接：

http://www.cnblogs.com/Imageshop/archive/2013/04/07/3006334.html

http://blog.csdn.net/u010839382/article/details/49584181

我采用图像分块计算映射函数再插值增强的方法，可以把算法实现分为以下几个步骤：

（1）输入原图进行图像分块

（2）计算子图像块的CDF，映射函数

（3）逐像素根据插值原则，进行插值运算

（4）输出处理结果图

选取的测试图像（长551/宽375）

第一步：图像分块

参考帖子：http://www.matlabsky.com/thread-11379-1-1.html

该贴固定图像块大小为64*64个像素

下面修改的程序（MATLAB）可以设置图像块的数目为num*num，下边和右边不能被8整除的，则根据剩余大小存储。

%局部直方图均衡化  

num = 8;
%将图像分成num*num块
h = ceil(height/num); w = ceil(width/num);

%子图像块起始行列号向量
t1 = (0:num-1)*h + 1; t2 = (1:num)*h;
t3 = (0:num-1)*w + 1; t4 = (1:num)*w;
figure; 
k = 0;
for i = 1 : num
    for j = 1 : num   
        if(i
 
  
 
  
 
  
 
  
 分块效果如下： 
  
num=2
 
  

 
  
num=8