基于直方图的图像增强算法(HE、CLAHE)之(二)

作为图像增强算法系列的第二篇文章,下面我们将要介绍功能强大、用途广泛、影响深远的对比度有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Matlab代码来对其进行解释。希望你在阅读本文之前对朴素的直方图均衡算法有所了解,相关内容可以参见本系列的前一篇文章:基于直方图的图像增强算法(HE、CLAHE)之(一)(http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50614332)。

 

先来看一下待处理的图像效果:

基于直方图的图像增强算法(HE、CLAHE)之(二)_第1张图片

 

下面是利用CLAHE算法处理之后得到的两个效果(后面我们还会具体介绍我们所使用的策略):

 

基于直方图的图像增强算法(HE、CLAHE)之(二)_第2张图片    基于直方图的图像增强算法(HE、CLAHE)之(二)_第3张图片

                             效果图A                                                              

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