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在OpenCV里实现限制对比度的直方图均衡化

下面将要介绍功能强大、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。对于一幅图像而言，它不同区域的对比度可能差别很大。可能有些地方很明亮，而有些地方又很暗淡。如果采用单一的直方图来对其进行调整显然并不是最好的选择。于是人们基于分块处理的思想提出了自适应的直方图均衡算法AHE。维基百科上说的也比较明白：AHE improves on this by transforming each pixel with a transformation function derived from a neighbourhood region. 但是这种方法有时候又会将一些噪声放大，这是我们所不希望看到的。于是荷兰乌得勒支大学的Zuiderveld教授又引入了CLAHE，利用一个对比度阈值来去除噪声的影响。特别地，为了提升计算速度以及去除分块处理所导致的块边缘过渡不平衡效应，他又建议采用双线性插值的方法。

原理就是按下图的方式：

在OpenCV里实现限制对比度的直方图均衡化_第1张图片

 

下面来看一个例子，先采用前面的全局直方图均衡化的方法处理，然后再使用限制对比度的直方图均衡化处理，图片如下：

在OpenCV里实现限制对比度的直方图均衡化_第2张图片

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