CLAHE clip

CLAHE是一种图像增强算法，全称为Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization。它可以增强图像的对比度，使得图像更加清晰。其中，clip参数是用来控制对比度的最大值的，如果clip值越大，对比度增强的效果就越明显，但是也会导致图像出现过度增强的情况。

相关问题

CLAHE算法 python代码

这里是CLAHE算法的Python实现代码：

import cv2
import numpy as np

def clahe(img, clip_limit=2.0, grid_size=(8,8)):
    # Convert image to LAB color space
    lab = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2LAB)
    
    # Split channels
    l, a, b = cv2.split(lab)

    # Apply CLAHE to L channel
    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=clip_limit, tileGridSize=grid_size)
    l_clahe = clahe.apply(l)

    # Merge channels
    lab_clahe = cv2.merge((l_clahe, a, b))

    # Convert back to RGB color space
    result = cv2.cvtColor(lab_clahe, cv2.COLOR_LAB2RGB)
    
    return result

其中，`img`参数是输入的彩色图像，`clip_limit`参数为限制对比度增强的参数，默认为2.0，`grid_size`参数为每个小块的大小，默认为8x8。函数返回增强后的彩色图像。

clahe算法matlab代码

CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）是一种用于图像增强的算法。它首先将图像分成许多小块，然后对每个小块应用自适应直方图均衡化（AHE）算法。最后，通过插值来消除块之间的边界，确保增强后的图像平滑自然。下面是用MATLAB编写的CLAHE算法代码：

function enhanced_image = clahe(image, clip_limit, tile_size)
% image：输入图像
% clip_limit：对比度裁剪阈值
% tile_size：分块尺寸

% 将输入图像转换为灰度图像
gray_image = rgb2gray(image);

% 初始化增强后的图像
enhanced_image = zeros(size(gray_image));

% 计算图像的行数和列数
[rows, cols] = size(gray_image);

% 计算行和列上的分块数
num_row_tiles = floor(rows / tile_size);
num_col_tiles = floor(cols / tile_size);

% 确保clip_limit不为0，限制范围为1到10之间
clip_limit = max(clip_limit, 1);
clip_limit = min(clip_limit, 10);

% 对每个分块应用AHE算法
for i = 1:num_row_tiles
    for j = 1:num_col_tiles
        % 获取当前分块的坐标
        start_row = (i-1) * tile_size + 1;
        end_row = start_row + tile_size - 1;
        start_col = (j-1) * tile_size + 1;
        end_col = start_col + tile_size - 1;
        
        % 获取当前分块的图像
        tile = gray_image(start_row:end_row, start_col:end_col);
        
        % 应用AHE算法
        tile_eq = histeq(tile);
        
        % 裁剪直方图，并缩放到0-255范围
        hist_clip = clipHist(tile_eq, clip_limit);
        
        % 将增强后的分块图像复制到输出图像中
        enhanced_image(start_row:end_row, start_col:end_col) = hist_clip;
    end
end

% 标准化增强后的图像
enhanced_image = uint8(255 * mat2gray(enhanced_image));
end

% 对直方图进行裁剪并缩放到0-255范围
function hist_clip = clipHist(image, clip_limit)
% 计算直方图
histogram = imhist(image);
% 裁剪直方图
cdf = cumsum(histogram) / numel(image);
cdf_clip = min(cdf, clip_limit / 100);
cdf_clip = cdf_clip / max(cdf_clip);
% 缩放直方图
hist_clip = round(cdf_clip(image) * 255);
end

以上是用MATLAB实现的CLAHE算法的代码。该代码首先将输入图像转换为灰度图像，然后对图像进行分块，并对每个分块应用AHE算法。最后，对直方图进行裁剪并缩放到0-255范围，生成增强后的图像。