CLAHE

CLAHE算法学习

0.前言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（ContrastLimitedAdaptiveHistogramEqualization），记录一下其中的学习过程。
Mega_Li·2020-07-16 03:33

opencv-python 限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）（我的疑问与示例）

限制对比度自适应直方图均衡化的主要计算过程需要先了解一下https://blog.csdn.net/u013066730/article/details/83000004这个链接说的很清楚。看了几遍不是很明白具体是怎么操作的，我的理解是：将原来的图像划分为不重叠的几个区域（一般是8*8）然后在每个区域内，限制对比度（如何限制？不明白），并且把一部分特别这是原来博文的截图，这个图我不太明白，虽然看他
lustyoung·2020-07-16 02:43

CLAHE算法

限制对比度自适应直方图均衡(ContrastLimitedAdaptiveHistogramEqualization,CLAHE)自适应直方图均衡(AHE)算法，对于图像中存在明显比其他区域亮或者暗的地方时
WX_Chen·2020-07-16 01:16

CLAHE的实现和研究（转）

CLAHE算法对于医学图像，特别是医学红外图像的增强效果非常明显。
jhy10202008·2020-07-16 01:42

自适应直方图均衡化

en.wikipedia.org/wiki/Adaptive_histogram_equalization中文方面非常好的资料限制对比度自适应直方图均衡化算法原理、实现及效果在OpenCV中已经实现了CLAHE
小新识图·2020-07-16 00:05

自适应直方图均衡（AHE）和限制对比度的自适应直方图均衡（CLAHE）

本文翻译自https://en.wikipedia.org/wiki/Adaptive_histogram_equalization，如有错误还望海涵。。自适应的直方图均衡（AdaptiveHistogramEqualization）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
eternity1118_·2020-07-15 22:26

对比度增强CLAHE

一般的直方图均衡可以增强对比度，采用整张图像的像素进行相同的直方图变换，对像素分布均匀的效果较好，但是对图像中存在明显比其他区域或者暗的区域，效果较差。AHE：使用局部直方图，每个像素通过其周边的一个矩形范围的像素的直方图进行均衡化，对于边界像素需要扩充，不是复制而是镜像。如果邻域矩形越大，对比度降低，越小，对比度增强。当某个区域中包含的像素非常相近，则直方图会非常尖锐，则会把一个很窄的像素范围映
石惊·2020-07-15 21:03

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，ContrastLimitedAdaptiveHistogramEqualization)算法。
caimouse·2020-07-15 21:51

图像增强—自适应直方图均衡化（AHE）-限制对比度自适应直方图均衡（CLAHE）

一、自适应直方图均衡化(Adaptivehistgramequalization/AHE)1.简述自适应直方图均衡化(AHE)用来提升图像的对比度的一种计算机图像处理技术。和普通的直方图均衡算法不同，AHE算法通过计算图像的局部直方图，然后重新分布亮度来来改变图像对比度。因此，该算法更适合于改进图像的局部对比度以及获得更多的图像细节。不过，AHE有过度放大图像中相同区域的噪音的问题，另外一种自适应
AomanHao·2020-07-15 16:49

CLAHE

#include#include"opencv2/core/core.hpp"#include"opencv2/core/utility.hpp"#include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"#include"opencv2/ocl/ocl.hpp"usingnamespacecv;usingna
小海的黄金屋·2020-07-15 15:17

OpenCV限制对比度自适应直方图均衡化源码解释

classCLAHE_CalcLut_Body:publiccv::ParallelLoopBody//公有继承类ParallelLoopBody（并行循环体）{//计算直方图，裁剪直方图，裁剪后的累加直方图public:CLAHE_CalcLut_Body
开啊发啊~·2020-07-15 15:59

图像直方图及均衡方法总结（二）自适应直方图均衡AHE,CLAHE

在http://blog.csdn.net/piaoxuezhong/article/details/78269439一文中对图像直方图及直方图均衡做了总结，由于篇幅原因，后面的自适应直方图均衡部分单独在本篇总结一下。自适应直方图均衡化(Adaptivehistgramequalization/AHE)按照维基百科里的说法，“Itdiffersfromordinaryhistogramequali
Naruto_Q·2020-07-15 14:03

自适应直方图均衡（CLAHE) 代码及详细注释【OpenCV】

理论请参考博客OpenCV源码的本地路径：%OPENCV%\opencv\sources\modules\imgproc\src\clahe.cppclahe.cpp//----------------
panda1234lee·2020-07-15 14:58

基于opencv的CLAHE(3)

//引用自忘记哪里的程序了#include"stdafx.h"#include"cv.h"#include"highgui.h"#include"math.h"#includeusingstd::cout;usingstd::endl;usingstd::sort;#defineB(image,x,y)((uchar*)(image->imageData+image->widthStep*(y))
migan2008·2020-07-15 14:07

限制对比度的自适应直方图均衡化（CLAHE）在opencv中的使用

1.CLAHE简介HE直方图增强，大家都不陌生，是一种比较古老的对比度增强算法，它有两种变体：AHE和CLAHE；两者都是自适应的增强算法，功能差不多，但是前者有一个很大的缺陷，就是有时候会过度放大图像中相同区域的噪声
eternity1118_·2020-07-15 14:10

OpenCV 对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE) C++实现

对比度受限的自适应直方图均衡（CLAHE，ContrastLimitedAdapti
Dwyane05·2020-07-15 14:18

图像预处理（含计算机视觉概述）

图像增强的目标o图像处理方法o点运算：基于直方图的对比度增强o形态学处理（略）o空间域处理：卷积o卷积的应用（平滑、边缘检测、锐化等）o频率域处理：傅里叶变换、小波变换（略）o应用案例：平滑、边缘检测、CLAHE
diaoer7075·2020-07-11 05:04

CLAHE：Contrast Limited Adaptive histgram equalization

论文：ContrastlimitedadaptivehistogramequalizationZuiderveld,Karel."Contrastlimitedadaptivehistogramequalization."GraphicsgemsIV.AcademicPressProfessional,Inc.,1994.目录一、背景1、对比度和直方图均衡HE2、HE的问题3、AHE4、底噪问题二
女王の专属领地·2020-07-10 22:05

图像和视频增强总结和代码

调整对比度直方图均衡化/对比度限制自适应直方图均衡化(CLAHE)/gamma变换/对数变化限制对比度自适应直方图均衡化算法原理限制对比度自适应直方图均衡化算法实现代码实现importcv2importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdefequalizeHist
布衣之莠sq·2020-07-02 12:00

opencv python 实现灰度图像和彩色图像直方图全局均衡化和自适应均衡化

首先进行简单的灰度图像的全局均衡化和自适应均衡化importcv2ascvimportnumpyasnpimg=cv.imread('cun.jpg',0)#全局直方图均衡化img1=cv.equalizeHist(img)#自适应直方图均衡化clahe
Ibelievesunshine·2020-07-01 10:51

[机器学习——代码python】（带注释）

clahe自适应均衡化importcv2#导入opencv库importmatplotlib.pyplotasplt#调用画图的库img=cv2.imread('timg.jpg',0)#0：读为读为灰度图像
海鲜酱ต·2020-06-29 08:58

直方图均衡(HE)与局部色调映射(LTM)

限制对比度自适应直方图均衡(ContrastLimitedAdaptiveHistogramEqualization,CLAHE),关于该算法的中文原理性描述可以参考网址：http://www.cnblogs.com
清风徐行·2020-06-27 07:43

CLAHE处理，灰度化后批量保存图片

importosimportcv2importnumpyasnpimportsysif__name__=="__main__":path1='./best/'path2='./newgray/'pictures=[]forroot,dirs,filesinos.walk(path1):forfinfiles:pictures.append(os.path.join(root,f))i=1fordi
sunnylxs·2020-01-02 20:44

循序渐进之（五）空间域图像增强之自适应直方图均衡化（AHE）

循序渐进之（五）空间域图像增强之自适应直方图均衡化（AHE）文字摘自：对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE)直方图均衡化（HE）是一种很常用的直方图类方法，基本思想是通过图像的灰度分布直方图确定一条映射曲线
Coming_is_winter·2019-03-07 21:48

OpenCV-Python——第18.2章：图像直方图均衡化

目录0原理1OpenCV中的直方图均衡化2CLAHE有限对比适应性直方图均衡化0原理想象一下如果一副图像中的大多是像素点的像素值都集中在一个像素值范围之内会怎样呢？
YukinoSiro·2019-02-24 12:51

限制对比度自适应直方图均衡化（自我理解）

CLAHE算法对于医学图像，特别是医学红外图像的增强效果非常明显。
mjiansun·2018-10-10 17:53

opencv图像增强demo

54706279#include#include#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;cv::Matimage_clahe
CVAIDL·2018-09-26 15:15

行为检测算法：跌倒检测

1前言首选用背景差分法和形态学算法提取目标骨架，骨架提取经历九步：图像灰度化，背景差分法提取目标轮廓，使用CLAHE算法增强对比度，高斯滤波，Solel算子进行边缘检测，小波去噪，最大类间误差法二值化，
L.凉凉·2018-03-17 09:20

CLAHE的实现和研究

CLAHE算法对于医学图像，特别是医学红外图像的增强效果非常明显。
jsxyhelu·2017-02-23 21:00

[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.htmlhttp://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
destinysjc93·2016-08-30 09:04

自适应直方图均衡（AHE）和限制对比度的自适应直方图均衡（CLAHE）

本文翻译自https://en.wikipedia.org/wiki/Adaptive_histogram_equalization，如有错误还望海涵。。自适应的直方图均衡（AdaptiveHistogramEqualization）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
eternity1118_·2016-05-24 17:00

限制对比度的自适应直方图均衡化（CLAHE）在opencv中的使用

1.CLAHE简介    HE直方图增强，大家都不陌生，是一种比较古老的对比度增强算法，它有两种变体：AHE和CLAHE；两者都是自适应的增强算法，功能差不多，但是前者有一个很大的缺陷，就是有时候会过度方法图像中相同区域的噪声
eternity1118_·2016-05-24 13:00

基于直方图的图像增强算法（HE、CLAHE、Retinex）

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，ContrastLimitedAdaptiveHistogramEqualization
chenning5252·2016-02-16 22:00

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，ContrastLimitedAdaptiveHistogramEqualization
白马负金羁·2016-02-15 10:38

基于直方图的图像增强算法（HE、CLAHE、Retinex）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，ContrastLimitedAdaptiveHistogramEqualization
baimafujinji·2016-02-15 10:00

基于直方图的图像增强算法（HE、CLAHE、Retinex）之（一）

直方图是图像色彩统计特征的抽象表述。基于直方图可以实现很多有趣的算法。例如，图像增强中利用直方图来调整图像的对比度、有人利用直方图来进行大规模无损数据隐藏、还有人利用梯度直方图HOG来构建图像特征进而实现目标检测。本节我们就来讨论重要的直方图均衡化算法，说它重要是因为以此为基础后续又衍生出了许多实用而有趣的算法。Histogramequalization如果一幅图像的像素灰度值在一个过于有限的范围
baimafujinji·2016-01-31 14:00

CLAHE代码

为了提高运行速度，把CLAHE的代码进行了修改，方便运行。
guanyuqiu·2016-01-14 18:00

对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE)

直方图均衡化（HE）是一种很常用的直方图类方法，基本思想是通过图像的灰度分布直方图确定一条映射曲线，用来对图像进行灰度变换，以达到提高图像对比度的目的。该映射曲线其实就是图像的累计分布直方图（CDF）（严格来说是呈正比例关系）。然而HE是对图像全局进行调整的方法，不能有效地提高局部对比度，而且某些场合效果会非常差。如：上述原图和HE结果图的直方图分别为：因为从原图的直方图中求取的映射函数（CDF）
xiaoluo91·2015-11-02 14:00

对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE)

直方图均衡化（HE）是一种很常用的直方图类方法，基本思想是通过图像的灰度分布直方图确定一条映射曲线，用来对图像进行灰度变换，以达到提高图像对比度的目的。该映射曲线其实就是图像的累计分布直方图（CDF）（严格来说是呈正比例关系）。然而HE是对图像全局进行调整的方法，不能有效地提高局部对比度，而且某些场合效果会非常差。如：上述原图和HE结果图的直方图分别为：因为从原图的直方图中求取的映射函数（CDF）
xiaoluo91·2015-11-02 14:00

对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE)

直方图均衡化（HE）是一种很常用的直方图类方法，基本思想是通过图像的灰度分布直方图确定一条映射曲线，用来对图像进行灰度变换，以达到提高图像对比度的目的。该映射曲线其实就是图像的累计分布直方图（CDF）（严格来说是呈正比例关系）。然而HE是对图像全局进行调整的方法，不能有效地提高局部对比度，而且某些场合效果会非常差。如：上述原图和HE结果图的直方图分别为：因为从原图的直方图中求取的映射函数（CDF）
u010839382·2015-11-02 14:00

最快的3x3中值模糊

俺也参加其中，今天博主laviewpbt 共享了一份不错的CLAHE代码。free精神，真心为其点赞。故俺也分享这份最快的3x3中值模糊的代码。
落羽の殇·2015-10-29 22:00

限制对比度自适应直方图均衡

    限制对比度自适应直方图均衡（ContrastLimited Adaptivehistgramequalization/CLAHE)，在改善图像方面取得了很好效果。
bluecol·2014-08-05 16:00

cv::CLAHE 使用CLAHE算法例子

usingnamespacecv; int_tmain(intargc,_TCHAR*argv[]) { Matsrc=imread("d:/1.jpg",0); Ptrclahe=createCLAHE(); Matdst; clahe
yeyang911·2014-04-01 20:00

直方图均衡化相关

直方图均衡化opencv彩色图像对比度增强     基于opencv的CLAHE(4)     限制对比度自适应直方图均衡化算法原理、实现及效果ExampleimagesdemonstratingtheeffectofCLAHE
xdonx·2014-03-14 16:00

局部自适应自动色阶/对比度算法在图像增强上的应用。

在限制对比度自适应直方图均衡化算法原理、实现及效果一文中针对全局直方图均衡化的一些缺点，提出了分块的自适应均衡化技术，很好的克服了全局直方图均衡化的一些缺点，对于图像增强也有着显著的作用，我们稍微回顾下CLAHE
Imageshop·2013-10-30 08:00

对比度增强CLAHE

一般的直方图均衡可以增强对比度，采用整张图像的像素进行相同的直方图变换，对像素分布均匀的效果较好，但是对图像中存在明显比其他区域或者暗的区域，效果较差。 AHE：使用局部直方图，每个像素通过其周边的一个矩形范围的像素的直方图进行均衡化，对于边界像素需要扩充，不是复制而是镜像。如果邻域矩形越大，对比度降低，越小，对比度增强。当某个区域中包含的像素非常相近，则直方图会非常尖锐，则会把一个很窄的像素范围
chshplp_liaoping·2013-10-15 10:00

基于opencv的CLAHE(4)

//如果说，做CLAHE的目的只是为了增强对比度，利于提取对象的话，用Retinex也是个不错的选择~//代码引子哪里忘记了。。。
migan2008·2012-01-09 18:00

基于opencv的CLAHE(1)

代码基于Opencv的CLAHE图像处理技术。基于论文“基于CLAHE的X射线行李图像增强”，王建。
migan2008·2012-01-09 18:00

基于opencv的CLAHE(3)

//引用自忘记哪里的程序了#include"stdafx.h" #include"cv.h" #include"highgui.h" #include"math.h" #include usingstd::cout; usingstd::endl; usingstd::sort; #defineB(image,x,y)((uchar*)(image->imageData+image-
migan2008·2012-01-09 18:00

基于opencv的CLAHE(2)

//这是基于一个HSV的图像增强；效果虽然差些，但是也以用IplImage*oCLAHE(IplImage*HSV){ //RGB->HSV /*IplImage*HSV=cvCreateImage(cvGetSize(img),img->depth,3); cvCvtColor(img,HSV,CV_RGB2HSV);*/ IplImage*img=cvCreateImage(cvGetSi
migan2008·2012-01-09 18:00
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