数字图像处理matlab实现对比度受限直方图均衡化

数字图像处理中，对比度受限直方图均衡化（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE）是一种增强图像对比度的方法，特别适用于局部区域的图像增强。MATLAB 提供了内置函数来实现这个过程，如`imadjust`和`histeq`，但CLAHE通常通过自定义函数实现，因为它需要对像素邻域进行处理。

以下是一个简化的MATLAB实现CLAHE的基本步骤：

1. **读取图像**：使用`imread`函数读取图像。

img = imread('your_image.jpg');

2. **分割图像块**：将图像划分为若干小块，每个块进行独立处理，这样可以防止对比度过高导致细节丢失。

blockSize = 8; % 块大小，可以根据需要调整
[blocks, blockY, blockX] = im2tiles(img, blockSize);

3. **计算局部直方图**：对每个块分别计算直方图。

blockHistograms = zeros(256, blocksizes);
for i = 1:blocksizes
    blockHistograms(:, i) = imhist(blocks{i}, 0:255);
end

4. **应用直方图均衡化**：对每个块应用标准直方图均衡化，然后限制最大改变以保持对比度。

clippedBlocks = zeros(size(blocks));
for i = 1:blocksizes
    clippedBlocks{i} = histeq(blocks{i}, blockHistograms(:, i), 'Clip', [0 255]);
end

5. **合并处理后的块**：将均衡化的块重新组合成原始图像大小。

equalizedImg = tiles2im(clippedBlocks, blockY, blockX, size(img));

6. **显示结果**：

imshow(equalizedImg);