CLAHE algorithm python实现代码

直方图均衡化是一种增强图像对比度的技术，但在局部区域处理时可能会导致全局对比度过高或过低。CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)算法就是解决这个问题的一种改进方法，它通过将图像分割成小块（tiles），对每个小块独立地应用直方图均衡化，并限制最大变化，保持了整体图像的视觉一致性。

以下是一个简单的Python代码示例，使用OpenCV库来实现CLAHE：

import cv2
import numpy as np

def clahe(image, clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8)):
    # 将图像转换为灰度
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 创建CLAHE对象，设置clipLimit和tileGridSize参数
    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=clipLimit, tileGridSize=tileGridSize)

    # 对灰度图像进行分割并均衡化
    equalized = clahe.apply(gray_image)
    
    return equalized

# 使用示例
image = cv2.imread('your_image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
enhanced_image = clahe(image)
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("CLAHE Enhanced Image", enhanced_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，`clipLimit`参数控制对比度限制，`tileGridSize`定义了划分图像的小块大小。调整这两个参数可以影响最终的效果。